（信号与信息处理专业论文）基于小波和复小波变换的医学图像融合的研究.pdf

原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不 包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研 究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明 的法律责任由本人承担。 论文作者签名：璐红 日期：立啤。生一一 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论 文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分 内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段 保存论文和汇编本学位论文。 ( 保密论文在解密后应遵守此规定) t 7， 论文作者签名：聋隆一导师签名：潍日期：笾耻 山东大学硕士学位论文 摘要 随着现代医学的发展，医学领域产生了许多医疗成像设备，各种医学图像也 随即得到了广泛的应用。在医学上，为了对病情做出准确全面的诊断及治疗，往 往需要对病变组织来自不同医学图像的信息进行研究分析。医学图像融合技术作 为数据融合的一个分支，可以利用不同医学图像之间冗余信息改善图像的信噪 比，从而获得更为可靠的融合结果。同时，利用互补信息可使获得的融合图像包 含更丰富的细节及更全面的信息。在各类融合方法中，像素级的图像融合具有获 取信息量最多、监测性能最好等优点，是目前图像融合的研究热点，也是本文研 究的重点。论文的主要工作及内容如下： 介绍了图像融合技术的发展背景、图像融合的基本概念及其在医学领域的研 究价值，并对常用医学图像的成像原理及医学显像的特点作了简单介绍，总结了 医学图像融合分类方法和融合效果的主、客观评价标准。 阐述了小波域的图像融合原理及一般方法。对三种现有的小波图像融合方法 进行了研究，通过试验指明了目前的大多数基于小波变换的医学图像融合算法的 缺点。从传统的小波定义出发，研究了小波变换对信号的分解和重构的基本原理。 双树复小波不仅保持了传统的实小波变换多分辨率特性和时频局部化的分析能 力，而且具有更好的方向选择性、平移不变性和有限的数据冗余等特点其近似 的平移不变性恰好可以解决小波变换不能解决的因信号平移而导致各尺度上的 能量分布发生变化的问题，双树复小波变换良好的方向选择性使其在每一尺度上 可以分解为8 个子带，反映细节特征的高频部分能分别描述+ 1 5 0 ，4 5 0 ，7 5 0 ( 共6 个方向) 的属性，所以它能反映出灰度图像在不同分辨率下沿更多方向的变化情 况，从而更好的描述图像的方向特征 本文将双树复小波变换结合在一起应用于图像融合中，利用它的近似的平移 不变性和良好的方向选择性对图像进行分解和重构，最后将实验结论传统的离散 小波变换所做的结果作了比较 关键词：医学图像；图像融合；双树复小波变换；融合规则； 山东大学硕士学位论文 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fm o d e mm e d i c i n e ，m a n ym e d i c a li m a g ed e v i c e sh a v eb e e n c o n c e i v e d a tt h es a m et i m e d i f f e r e n tt y p o so fm e d i c a li m a g e sa r ee n h a n c i n gt h e i r a p p l i c a t i o n si nv a r i o u sf i e l d s i nt h ef i e l do fm e d i c i n e ，f o ri n s t a n c e s ，i t sh e l p i n g t om a k em o r ea c c u r a t ea n dc o m p r e h e n s i v ed i a g n o s i sa n dt r e a t m e n t t h ec o m p r e h e n s i v e a n dr e c i p r o c a li n f o r m a t i o nc o u l db eo b t a i n e df r o md i f f e r e n tm e d i c a li m a g e sw i t h i n o n ep a t h o l o g i c a lo r g a n i z a t i o n t h em e d i c a li m a g ef u s i o nt e c h n o l o g y 。a sab r a n c ho f d a t af u s i o n ，c o u l du t i l i z et h er e d u n d a n ti n f o r m a t i o nt oi m p r o v et h es i g n a l t o - n o i s e r a t i os ot h a tg i v i n gam e r er e l i a b l er e s u l ta sw e l la st of u s et h er e c i p r o c a l i n f o r m a t i o ni no r d e rt oo b t a i nac o m p o s i t ei m a g ew i t hm o r ed e t a i la n dc o m p l e t e c o n t e n t a m o n gf u s i o nm e t h o d so fd i f f e r e n tk i n d s ，t h ep i x e l l e v e lf u s i o nm e t h o d ， w h i c hc a nb e s tk e e pi n f o r m a t i o nf r o mo r i g i n a li m a g e s ，i st h ep r e v a l e n tm e t h o da m o n g p r o f e s s i o n a l sa n dt h em a j o rs t u d yo ft h i sd i s s e r t a t i o n1 1 mm a j o rc o n t e n t so ft h i s d i s s e r t a t i o na r ea sf o l l o w f i r s t l y ，t h es i g n i f i c a n c ea n db a c k g r o u n do ft h em e d i c a li m a g ef u s i o na r e p r o p o s e di nt h i sd i s s e r t a t i o n i na d d i t i o n ，o nt h eb a s e so ft h eb r i e fi n t r o d u c t i o n t ot h ec o m n l yu s e dm e d i c a li m a g e ，t h ed e v e l o p m e n tb a c k g r o t m do fi m a g ef u s i o n t e c h n o l o g y , t h ec o n c e p to fi m a g ef u s i o na n di t sr e s e a r c hv a l u ei nm e d i c a ld o m a i n a r ei n d i c a t e da sw e l l i no r d e rt oe s t i m a t et h ef u s i o nr e s u l t ，ac o m b i n a t i o no ft h e s u b j e c t i v ea n do b j e c t i v ee v a l u a t i o nc r i t e r i o nf o rt h ep e r f o r m a n c eo fi m a g ef u s i o n a n dt h ee f f e c to f t h ef u s e di m a g e s 。w h i c hi sp r o w e dr e a s o n a b l e ，i sp u tf o r t h s e c o n d l y ，w i t hr e g a r dt ot h em e t h o di nw a v e l e td o m a i n ，a f t e ri n t r o d u c i n gw a v e l e t t r a n s f o r m a t i o ne l e m e n t a r yt h e o r ya n dt h eg e n e r a lw a v e l e tf u s i o np r i n c i p l e ，t h e m e x - c o e f f i c i e n ta n dm i n - c o e f f i c i e n tf u s i o na l g o r i t h m s ，t h ew a v e l e tc o e f f i c i e n t c o n s t a n tw e i g h t i n gf u s i o na l g o r i t h ma n dt h ep a r t i a lc o e f f i c i e n tv a r i a n c ew e i g h t i n g f u s i o na l g o r i t h ma r es t u d i e di nd e t a i l t h ed i s s e r t a t i o np o i n t so u tt h ed i s a d v a n t a g e o ft h et r a d i t i o n a la l g o r i t h m st h a t t h ei m p o r t a n c eo ft h e f u s i o na l g o r i t h m s t h e d u a l t r e ed i s c r e t ew a v e l e ti san e ww a v e l e tt r a n s f o mi tn o to n l yk e e p st h e m u l t i - r e s o l u t i o na n dt h ea n a l y t i ca b i l i t yt ot i m e - f r e q u e n c yi o c a l i z a b i l i t y 。b u t a l s op r o v i d e s g o o dd i r e c t i o n a ls e l e c t i v i t y ，s h i f ti n v a r i a n c ea n dl i m i t e dd a t a r e d u n d a n c yt h a ti sl a c ki nt h et r a d i t i o n a lw a v e l e tt r a n s f o r li t i sj u s tt h es h i f t i n v a r i a n c eo fi y r - c 盯s o l v e dt h ep r o b l e m ，v a r i a t i o no fe n e r g yi ne a c hl e v e lo f 2 山东大学硕士学位论文 c o e f f i c i e n tf o rt h es h i f to fs i g n a l w h i c hc n o tb es o l v e du s i n gr e a lw a v e l e t t r a n s f o r m ；t h eg o o dd i r e c t i o n a ls e l e c t i v i t ym a k e s 阴稍g e te i g h ts u b b a n d si ne v e r y l e v e l ，t h eh i g h - f r e q u e n c yw h i c hr e f l e c td e t a i lf e a t u r ec a l ld e s c r i b es i xd i r e c t i o n a l c h a r a c t e r i s t i c s ( 1 5 0 ，士4 5 0 ，7 5 0 ) r e s p e c t i v e l y ，s oi tc a l lo b t a i nm o r ei n f o r m a t i o n a b o u tf a yg r a p hi nd i f f e r e n tl e v e l i nt h i sp a p e r ，w ec o m b i n ed t - c 耵a p p l yt oi m a g ef u s i o n ，u s i n gt h ep r o p e r t i e s t od e c o m p o s ea n dr e c o n s t r u c ta n dc o m p a r ew i t ht h et r a d i t i o n a lw a v e l e t s k e yw o r d s ：蜘d i c a li m a g e ，i l m g ef u s i o n , d 卜t r e ec o m p l e xw a v e l e t f u s i o n f o r m u l a 3 山东大学硕士学位论文 4 符号说明 c t ：c o m p u t e dt o m o g r a p h y 计算机体层摄影 p e t ：p o s i t r o ne m i s s i o nt o m o g r a p h y 正电子发射计算机体层摄影 s p e l t s i n g l ep h o t o ne m i s s i o nc o m p u t e dt o m o g r a p h y 单光子发射计算 机体层摄影 m r i ：m a g n e t i cr e s o n a n c ei m a g i n g 磁共振成像 f 披i ：f u n c t i o n 凇i 功能磁共振成像 i s ：u l t r a s o u n d 超声 d s a ：d i g i t a ls u b t r a c t i o na n g i o g r a p h y 数字减影血管造影 s t f t ：s h o r tt i m ef o u r i e rt r a n s f o r m 短时傅里叶变换( 加窗傅里叶变换) f r ：c o n t i n u ew a v e l e tt r a n s f o r m 连续小波变换 d r r ：d i s c r e t ew a v e l e tt r a n s f o r m 离散小波变换 - 矾：m a l t i - r e s o l u t i o na n a l y s i s 多分辨率分析 c w t ：c o m p l e xw a v e l e tt r a n s f o r m 复小波变换 f i r - o f f ：d u a l - t r e ec o m p l e xw a v e l e tt r a n s f o r m 双树复小波变换 口：均值 仃：标准差 ，( f ，s ) ：互信息 r m s e ：r o o tm e a ns q u a r ee r r o r 均方根误差法 a v g ：a v e r a g eg r a d i e n t 平均梯度 s n r ：s i g n a lt on o i s er a t i o 信噪比 p s n r ：p e a l 【s i g n a lt on o i s er a t i o 峰值信噪比 山东大学硕士学位论文 第一章引言 1 1 医学图像融合的意义及临床应用价值 1 1 1 医学图像的发展 医学图像具有直观、形象和信息量丰富的特点，在l 临床诊断中占有重要的地 位医学成像技术是一个综合多种学科成果与先进技术的综合性，实用性学科领 域各种模式的医学图像从视觉角度为医生及研究人员提供了丰富、直观、定性 及定量的人体生理信息，成为诊断各种疾病的重要技术手段m 。从医学影像学的 发展史研究，医学影像的发展阶段大致可以划分为：从1 8 9 5 年伦琴发现x 射线至 2 0 世纪6 0 年代计算机体层摄影( c o m p u t e dt o m o g r a p h y ，c t ) 问世和c t 问世以后至 今两个阶段。医学影像学技术也从单一的x 线成像发展成为包括普通x 线检查、x 线血管造影、c t 、超声( u l t r a s o u n d ，u s ) 、正电子发射计算机体层摄影( p o s i t r o n e m i s s i o nt o m o g r a p h y 。p e t ) 、单光子发射计算机体层摄影( s i n g l ep h o t o n e m i s s i o nc o m p u t e dt o m o g r a p h y , s p e c t ) ，磁共振成像( m a g n e t i cr e s o n a n c e i m a g i n g , 般i ) 等多种手段啪。在第一阶段，影像技术的发展是从某个方面或某 个层次对人体结构的某个领域进行纵向深入研究，并且形成各自相对成熟的理 论。例如：x 线诊断学、胸部c t 或头颅m r i 等。其中解剖图像( v a c t ，m r i 及超声等 获取图像) 主要用来描述人体的生理解剖结构。由于不同模式的设备对人体内大 到组织小到分子原子有不同的灵敏度和分辨率，因而有它们各自的适用范围和局 限性【3 】 c r 是利用x 射线提供的原始信息进行从一维到二维的图像重建，可以对人体 作多层横断面扫描。c t 具有较强的空间分辨率( 3 r a m ) 和几何特性，对人体软组织 对比度较低，对骨骼反映清晰。 胀i 利用人体组织中氢质子在磁场消失后的驰豫时间差成像。可得到多种角 度、方位的断层图像，空间分辨率小于3 m m ，可清晰反映软组织、器官、血管等 的解剖结构，但对钙化点不敏感，且受到磁干扰会发生几何失真。 s p e t 、p e t 是以放射性核素及其标记物在脏器中的浓度差为基础的显像方法， 能得到人体任意角度断层面的放射性浓度分布。可反映组织、器官的代谢水平、 山东大学硕士学位论文 血流状况，对肿瘤病变呈现“热点”p e t 尤其适于对神经系统功能的研究。但 p e t 图像的分辨率往往很差( 约s i n ) ，难以得到精确的解刹结构和立体定位，也不 易分辨组织、器官的边界 1 1 2 医学图像融合的意义 医学图像信息融合是当代信息科学、计算机技术与医学影像科学相交叉的一 个研究课题它是医学图像处理学科的一个新的研究热点。在医学图像领域，根 据不同的诊断部位和诊断要求，出现了多种医学影像成像系统，不同的成像系统 可以提供不同的医学信息。这些不同的成像系统大体可分为两类：解剖成像和功 能成像。解剖成像主要描述人体形态信息，如x 线c t 成像和m r i 成像：而功能成像 主要是描述人体内物质代谢功能动态变化信息，如单光子发射断层成像( s p b 和正电子发射断层成像( p 哪目前这些影像学的检查已是疾病诊疗中重要的不 可缺少的手段与工具，若将两种成像类型组合，各取其长、互补其短，这将更为 完善，大大提高其准确性，这就是医学图像融合的根本出发点。实现医学图像融 合从技术上来说主要有三个步骤：第一步，图像经过必要的转换处理，第二步， 使它们的空间位置、空间坐标达到匹配，即对位配准。第三步，信息综合显示 这样合理利用医学信息资源，不仅可以弥补信息不完整、部分信息不准确或不确 定引起的缺陷，而且使临床诊断和治疗、放疗的定位和计划设计、外科手术和疗 效评估等更加全面和精确。可提高影像诊断的准确性和临床治疗水平，还可合理 利用各种成像方法，达到节约卫生资源，降低医疗成本，提高诊疗效率，实现医 患双赢的目标。除此以外，它还可以提高图像置信度，降低模糊度，改善监测性 能和空间分辨能力，最大限度发掘图像的信息资源，满足观察者的需要，更有利 于分析和判断其生物机理和含义，更能为医学诊断、入体的功能和结构等方面的 研究提供更充分的信息【”1 例如，对同一患者而言，将密度分辨率最高、显示骨质结构和钙化最佳的c t 图像与软组织对比分辨率最高的敞i 图像进行融合，使得融合后的图像中骨骼和 软组织信息都较清晰，为临床诊断提供了可靠的信息。所以通过对c t 和核磁共振 0 恨i ) 图像的融合，可以帮助医生对疾病的准确诊断，还可用于计算机辅助显微 手术，或者将显示解割结构清楚的c t 或m r i 与显示功能和代谢改变的p e t 或s p e c t 6 山东大学硕士学位论文 图像进行融合，获取一种新型图像，可增加诊断信息，或者使病灶的定位更准确， 其形态结构显示得更直观。医学图像融合最大特点是功能与形态显像的完美结 合，对肿瘤良恶性鉴别，肿瘤准确定位与分期和判断肿瘤是否复发有独到之处 1 6 , 7 - 1 1 3 医学图像融合的临床应用价值 医学图像融合的临床应用价值是非常高的，总结有以下几方面的应用： c 1 ) 图像融合在颅脑成像的应用。由于脑组织有颅骨韵限制与界定，相对较 为固定，容易确定标志进行准确的配准目前，临床主要进行颅脑的图像融合， 融合后的图像精确定位颅内病变，提高诊断准确性：如形态学成像与功能成像的 图像融合，可精确定位功能图像所示异常改变区，提高了诊断准确性咖 ( 2 ) 用于肿瘤病灶局部区域性的准确定位和良、恶性肿瘤的鉴别，如肺癌、 淋巴瘤、乳腺癌、肠癌、脑瘤等己知转移灶，寻找原发肿瘤；已知原发肿瘤， 寻找有无远处转移。能为治疗前后的分期以及再分期做出确定和修改，从而为更 切实际的治疗方案提供有力依据对c t 难以显示的病灶的显示、定位，确定其范 围大小，并协助设定放疗照射域。肿瘤灶内活性分布状况，作为生物放疗的参考， 以及放疗、化疗疗程中对于治疗反应和疗效的检测。肿瘤放疗后，判断c t 或胍i 所示的占位性病变的性质是放疗后改变还是肿瘤复发i 9 1 0 1 。 ( 3 ) 图像融合在外科手术中的应用。了解病变与周围组织的关系对制定手术 方案，决定手术是否成功至关重要，将形态与功能图像融合，同时观察靶区和周 围正常组织的解剖、生理、生化及血管特征等，有助于正确制定手术方案，甚至 为研究疾病进程和早期诊断提供新证据。此外，应用图像融合技术在术前将各种 影像学检查结果进行融合处理，自动与脉i 介入系统进行配准，可增加手术部位 的特殊信息，并进行精确的定位，对外科手术具有重要的指导意义叽”l 。 1 2 图像融合的简介 1 2 1 图像融合的定义 通常地，图像融合是指将来自不同探测器的多特征图像进行合并，去处图像 ? 山东大学硕士学位论文 问的冗余信息，保留不同图像的有用信息，从而得到一个包含被测物体更完整信 息的图像【1 3 j 。定义中的多特征图像是指各种探测器根据不同的成像原理来测量 待测物体的不同物理特性而得到的图像，并以此作为融合处理的信息源。 举例来说，医学c t 图像是依靠不同材质对x 射线的衰减率不同来成像的，而 躲i 图像则是依靠人体组织中氢质子在磁场消失后持续时间差成像的。图像融合 在医学上的应用就是将多种成像模式( 一般为两种，也可以两种以上) 的图像结合 起来，利用各自的优点，在一幅图像上同时表达来自人体多方面的信息，如利用 人体颅部的c t 和躲i 图像通过医学图像融合技术可以得到相应的融合图像，用以 辅助脑颅创伤的定位及诊断，提高了诊断和治疗的可靠程度。当然有些研究者己 将图像融合的定义放宽到任何已有的可见的图像，甚至包括人眼通常不可见的红 外，紫外等的非可见光图像0 4 “ 然而无论待融合图像以什么形式出现，图像融合的主要目的都是通过对多幅 图像间的冗余数据的处理来提高图像的可靠性，通过对多幅图像间互补信息的处 理来提高图像的清晰度 1 2 2 图像融合的发展 伴随着图像传感器与成像技术的发展，人们有越来越多的手段可以获得各种 不同的图像。面对大量的不同种类的图像，以及各种图像中表现出的巨量信息， 如何处理才能更有效的获得尽可能多的有用信息成为一个难题。如果将数据融合 理论引入到数字图像处理中，这个问题就能得到较好的解决。图像融合就这样应 运而生。 图像融合技术是在兴起于7 0 年代末的信息融合技术的基础上发展起来的图 像处理新技术。由于融合技术可以有效地利用不同输入信道图像信息的互补性和 冗余性，因此融合图像比任何单一信道图像具有更丰富的信息量，更高的可靠性 及更易于理解和判读。基于这种优势图像融合技术得到了各国的重视和快速的发 展。 二十世纪九十年代以来，图像数据融合技术在国内得到了迅速的发展和应 用，被广泛的应用于图像领域的各个范畴。尤其是近些年来，随着现代医学的不 断发展，医学图像信息已经显示出了它在各种医学信息方面的优越性。越来越多 山东大学硕士学位论文 的医学问题的解决将不可避免的使用到医学图像及其处理技术。医学图像融合技 术也因此应运而生。医学图像融合技术自从9 0 年代发展开始以来，一直都是当前 国内外研究的热点。例如：美国的e d i d a m e 研究小组开发了颅脑外科计算机虚拟可 视化系统：新加坡国立大学和美国j o h n sh o p k i n s 大学共同开发了一个交互式大 脑图谱系统。这些均已说明，医学图像融合技术己成为现代医学的重要研究领域 和发展方向n 1 7 1 1 2 3 图像融合的分类 ( 1 ) 按照图像融合数据类型和应用场合的分类 根据融合处理的数据类型和应用场合，数据融合系统可以分为以下三种形 式： ( a ) 时间融合：指对来自同一传感器的、对同一目标或场景在不同时间的一 系列测量图像进行融合处理； ( b ) 空问融合：指在同一时刻，对来自多个相同( 空间位置不同) 或不同传感 器的测量图像进行融合处理； ( c ) 时空融合：指在一段时间内，对来自多个相同( 空间位置不同) 或不同传 感器的测量图像进行融合处理 ( 2 ) 按照图像融合信息抽象层次的分类 图像融合是采用某种算法对两幅或多幅不同的图像进行综合与处理，最终形 成一幅新的图像。对应于信息抽象的三个层次，图像融合的处理通常可在以下三 个不同层次上进行： ( a ) 像素级融合： 像素级图像融合耵亦称为基于像素的图像融合，属于底层的图像融合，它 的优点在于它尽可能多地保留了场景的原始信息。通过对多幅图像进行像素级图 像融合，可以增加图像中像素级的信息，它提供了其它两种层次图像融合特 征级融合和决策级融合，所不具有的细节信息。参与融合的各图像可能来自多个 不同类型的图像传感器，也可能来自单一图像传感器。单一图像传感器提供的各 图像可能来源于不同观测时问或空间( 视角) ，也可能是同一时间、空间不同光谱 特性的图像与单一传感器获得的图像相比。通过像素级图像融合后的图像包含 9 山东大学硕士学位论文 的信息更丰富、精确、可靠、全面，更有利于图像的进一步分析、处理与理解。 如场景分析、监视、图像分割、特征提取、目标识别、图像恢复等等。像素级图 像融合可能提供最优决策和识别性能。在某些场合，例如对于不同成像模式的医 学图像，实施像素级图像融合之前，有时可能需要先对参加融合的各图像进行预 处理，比如图像的配准、彩色空间的变换、图像的增强、降噪等，其目的是保证 图像可融合性及融合后的质量。其中图像的降噪、增强是非必需的，但对参加融 合的各图像的配准( 必须保证配准精度不低于像素级) 以及彩色空间变换( 对于彩 色图像融合而言) 是必不可少的。 ( b ) 特征级融合： 特征级图像融合嗍属于中间层次，是利用从各个传感器图像的原始信息中 提取的特征信息进行综合分析及融合处理。通过特征级图像融合不仅可以增加从 图像中提取特征信息的可能性，而且还可能获取一些有用的复合特征。特征是从 图像的像素信息中抽象、提取出来的，用于融合的典型特征信息有边缘、角、纹 理、相似亮度区域等。在特征级图像融合中，图像配准的要求不像像素级图像融 合那样严格，因此，各图像传感器可以分布在不同的平台上。特征级融合的优点 在于实现了可观的信息压缩，便于实时处理由于所提取的特征直接与决策分析 有关，因而融合结果能最大限度地给出决策分析所需要的特征信息。目前大多数 c i 系统的数据融合研究都是在该层次上展开的特征级数据融合的主要方法有 聚类分析法、d e m p s t e r - s h a f e r 推理法、贝叶斯估计法、加权平均法、表决法以 及神经网络法等 ( c ) 决策级融合： 决策级图像融合 2 0 1 是在信息表示的最高层次上进行的融合处理在进行融 合处理前，先分别对从各个传感器获得的图像进行预处理、特征处理、识别或判 决，建立对同一目标的初步判决和结论；然后，对来自各传感器的决策进行相关 处理；最后，进行决策级的融合处理从而获得最终的联合判决。决策级融合是直 接针对具体的决策目标，充分利用了来自各图像的初步决策。因此，在决策级图 像融合中，对图像的配准要求比较低，某些情况下甚至无须考虑，因为其各传感 器的决策已符号化或数据化了。多种逻辑推理方法、统计方法、信息论方法等都 可用于决策级的图像融合，由于对预处理及特征抽取有较高要求，所以决策级融 合的代价较高目前，常用的决策级数据融合的方法主要有：贝叶斯估计法、模 1 0 山东大学硕士学位论文 糊聚类法、神经网络法及专家系统等。决策级图像融合具有实时性好的优点，同 时当一个或几个传感器失效时，仍能给出最终的正确决策，因此其具有良好的容 错性。表1 1 给出了不同图像融合层次及其性能特点的比较情况 表i - i 不日蝴次的比较 。淑 素曩鼬寺 特薯曩麓分姨赢曩麓音 信息量 最大 中等 最小 信息捕失最小中等 最大 窖错性 最差 中等 最好 抗千挽性 最差中等量好 埘缈 最大 中等 最小 硅合难度 量难 中等 鼍d 、 颈处理 最小 中尊 量大 分类泵统 量好中等 最差 蓑兢开放睦 最差 中锋 最好 1 2 4 医学图像融合的分类 医学影像成像模式大体可以分为两类，解剖成像和功能成像。解剖成像主要 描述了人体形态信息，例如x 线透射成像、计算机断层成像( c r ) ，磁共振成像 ( 褫i ) 、超声成像( u s ) ，以及各类内窥镜( 如腹腔镜及喉镜) 图像等，其中c r 和m r i 以较高的空间分辨率提供了脏器的解剖结构信息；功能成像则主要描述人体生化 代谢信息，例如正电子发射断层成像( p e t ) ，单光子发射断层成像( s p e c t ) 、功能 磁共振成像( f 陬i ) 等，其中大多数功能成像如p e t 和s p e c t 空间分辨较差。 按照不同的图像成像模式可将医学图像融合分为三类： ( 1 ) 单模融合 相同成像方式的图像融合称为称单模融合( m o n o - m o d a l i t y ) ，也称为同类方 式融合。它是指待融合的两幅图像是由同一设备获取的。单模融合多用于治疗前 后的对比、疾病( 如癫痛) 发作期与发作间期对比、肿瘤或骨骼的生长监测。比如， 可通过将不同权重的m r i 图像融合以区分不同组织；通过电镜图像序列融合以获 得微生物、细胞和亚细胞粒子的形态、运动等动态信息；将f m r i 图像序列融合以 山东大学硕士学位论文 测试脑功能。将一个病人同一器官的不同时间、同种检查图像融合。可以用于对 比以跟踪病情发展，确定该检查对该疾病的诊断特异性，并确定治疗过程。在肿 瘤诊治中，可以通过不同时间的p e t 图像分析，判断哪些肿物是新生的，哪些是 经放射治疗后纤维化的，哪些是转移灶 ( 2 ) 多模融合 不同成像方式的图像融合称为多模融合( m u l t i - m o d a l i t y ) ，也称为交互融 合它是指融合的两幅图像来源于不同的成像设备。多模融合主要应用于神经外 科的诊断、手术定位及放疗计划设计等。s p e c t 、p e t 能反映人体的功能和代谢信 息，但其空间分辨率较低，致使解剖结构不清晰。如果将c t 或m r i 与s p e c t 或p e t 融合，就能利用解剖成像方式为功能图像提供充分的解剖信息，弥补后者的欠缺 ( 3 ) 模板融合 将病人的图像与模板融合称为模板融合这种方式也适用于不同患者间融 合。模板可为采集的图像，也可为解剖或生理图谱甚至为病人本身比如，将待 诊断的图像与典型正常人的图像比较，以确定被测试者是否正常。如果异常，也 许还要与一些疾病的典型图像对比，确定患者是否属于同类。 山东大学硕士学位论文 第二章医学图像数据预处理 现代医学影像分析处理宗旨是通过一系列计算机图像处理技术，可以使医务 工作者从多方面多层次对医学影像数据进行详细的观察和分析，辅助医生对病变 体及其它感兴趣的区域进行定性直至准确的定量分析，其首要内容就是医学图像 数据的获取 2 1 医学图像数据特征 2 1 1c t 成像 c r 图像是由一定数日的由黑到白不同灰度的像素按矩阵排列所构成这些 像素反映的是相应体素的x 线吸收系数，不同c t 装置所得图像的像素大小及数目 不同，大小可以是i o x l o m a0 5x o 5 m 不等，数目可以是2 5 6 x 2 5 6 ，即6 5 5 3 6 个，或5 1 2 x 5 1 2 ，l i p 2 6 2 1 4 4 - 1 。不等。显然，像素越小，数目越多，构成图像越细 致，即空间分辨力( s p a t i a lr e s o l u t i o n ) 越高c r 图像是以不同的灰度来表示， 反映器官和组织对x 线的吸收程度，与x 线图像所示的黑白影像一样，黑影表示低 吸收区，即低密度区，如肺部，白影表示高吸收区，即高密度区，如骨骼1 2 l 】。但 是c t 与x 线图像相比，c t 的密度分辨力高，即有高的密度分辨率( d e n s i t y r e s o l u t i o n ) 因此，人体软组织的密度差别虽小，吸收系数虽多接近于水，也 能形成对比而成像，这是c t 的突出优点。所以，c t 可以更好地显示由软组织构成 的器官，并在良好的解剖图像背景上显示出病变的影像。c t 图像不仅以不同灰 度显示其密度的高低，还可用组织对x 线的吸收系数说明其密度高低的程度，具 有一个量的概念 2 1 2p e t 成像 正电子发射断层扫描捌( p e t ，p o s i t r o ne m i s s i o nt o m o g r a p h y ) 作为一种 生物医学研究技术和临床诊断的尖端技术，被称为。活体生化显像”技术。它利 用1 l - c ，1 3 _ n ，1 5 _ o ，1 8 - f 等发射正电子的短寿命核素标记的各种药物或化合物， 可以从体外无创、定量、动态地观察人体内的生理、生化变化，洞察标记药物在 山东大学硕士学位论文 正常人或病人体内的活动。通过p e t 能够获得三维的全身图像( 功能、生化、代谢 显像) ，用以诊断疾病，特别适应于没有反生的形态学改交之前，就能发现病灶， 早期诊断疾病。p e t 代表这当今最高层次的核医学技术，也是当前医学界公认的 最先进的大型医疗诊断成像设备。 p e t 和其它医学影像手段相比具有以下特点： ( 1 ) 显像符合人体生理状态 p e t 所用的标记核素主要是c ，n ，o 等构成人体元素的同位素，其显像更接近 人体生理状态，因此它能准确反映出体内组织、细胞代谢情况及生理、生化活动 过程。 ( 2 ) 疾病的早期发现和早期诊断 根据p e t 显像的生物学基础，可以得知它是一种代谢显像、生化显像、分子 显像，具有灵敏度高、分辨率好的特点当疾病早期处于分子水平、生化水平变 化阶段，病变区的形态结构尚未呈现异常，核磁共振( 凇i ) 、c t 等检查阴性时， 采用p e t 检查即可发现病灶所在，可获得三维断层影像并能进行定量、定性分析 这是目前其它影像设备所无法比拟的。 ( 3 ) 全身断层三维显像 除局部显像外p e t 还可傲全身显像。即通过一次检查便可获得全身各个区 域的断层图象。这种检查方式对于恶性肿瘤病人是否有转移或寻找原发隐匿病灶 具有重要意义，是其它影像检查难以做到的。 ( 4 ) 指导治疗、评价疗效 大量的临床应用已经显示，p e t 显像不仅对于心、脑、肿瘤疾病的诊断和鉴 别诊断、判断肿瘤复发、估价远期顶后有至关重要的价值，而且对于指导治疗有 极大的帮助，包括选择治疗方案、监测治疗反应、评价治疗效果等。 ( 5 ) 安全性好 p e t 显像所用放射性核素为超短半衰期核素( 2 分钟- 1 1 0 分钟) ，且示踪剂量 小，经过物理衰减和生物代谢两方面作用，注入人体后很快从受检者休内排出， 因而安全可靠。次p e t 全身检查的照射剂量远远小于一个部位的常规c t 检查。 1 4 山东大学硕士学位论文 2 。2 医学图像的处理 2 2 1 预处理 对获取的两种图像数据进行图像平滑处理，即去嗓、增强等处理。图像平滑 处理主要是减少噪声，理想情况下，探头所获得的同一探查部位的静态脏器图像 具有相同的总灰度值，然而，由于实际噪声的不可避免和它的随机性，噪声对某 一像素或某帧图像的影响总是存在的，而且一般可以看作是孤立的基于这一考 虑，有两种图像空域处理方法一邻域平均和帧平均法，可以达到抑制或消除噪声 的效果。领域平均法不考虑某像素是否含有噪声，总是用相邻行对应像素灰度的 平均值来对当前像素重新赋值。也就是说，所显示的任一扫描行像素的灰度值， 总是前一扫描行与本行相应像素灰度的平均值。由于行间图像信息的相关性，以 及噪声干扰的非相关性，经平滑后的图像中所含噪声将减少一半；帧平均法是让 相邻帧图像之间进行这种平滑。统一两种数据格式，图像大小和分辨率，对序列 断层图像做三维重建和显示，最终根据目标特点建立数学模型。 2 2 2 图像的分甜 图像分割是指把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣的目标的技术和 过程。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，也是进一步进行图像理解 的基础，分割的好坏直接影响到后续图像分析的结果。通过图像分割可以提取出 图像中用户关心的目标并为以后的图像分析提供必要的数据 图像分割可以将感兴趣区( 病灶等) 提取出来，帮助医生进行定性及定量的分 析它包括分割( 目的是将图像分解成若干有意义的子区域或对象) 和标注( 目的 是为了能够识别出各区域的解剖或生理意义) 2 个部分，是保证三维重建准确性的 关键技术。把图像中具有特殊涵义的不同区域分开，这些区域使互不相交的每一 个区域都满足特定区域的一致性它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。 图像分割的关键是特征提取嘲，而特征提取又是进行有效图像分析的关键 技术之一。特征提取可以认为是对图像的某类特性进行数学建模的过程，这些数 学抽象通常可进一步作为图像分析和理解的依据。图像定量分析是使能够反映图 像中目标特征的指标数量化，从而可以精确地表述目标特征及特征的改变。其特 山东大学硕士学位论文 点是精确度高，处理速度快，主观干扰少，可进行二维图像和三维体数据的定量 分析。对图像进行分割基本上有两种不同的方法。第一种方法是直接依据图像感 兴趣区域( r o t ) 中的生理特征进行分析，将这些特征与图像中的边、轮廓、表面， 或跳跃性特征如角落、线的交叉点、高曲率点，或统计性特征如力矩常量或中心 相互对应，然后根据先验知识选择一定的分割阈值对图像进行自动、半自动或手 动的分割，从而得出图像的几何特征，即日标轮廓信息，也就是常说的目标形状 分析。另一种方法是采用特征点的方法。特征点一般包括外特征点和内特征点 外特征点一般是立体定位框架上的标记点、加在病人皮肤上的标记点或其它在两 幅图像中都可检测到的附加标记物。内特征点一般选取相对运动较小的解剖标记 点如血管的分叉点或相交点、耳蜗尖端拐点，即目标内部的光密度及其分布( 纹 理) 特征。 2 2 3 图像配准 图像配准2 5 是通过寻找某种空间变换，使两幅图像的对应点达到空间位置 和解剖结构上的完全一致。要求配准的结构能使两幅图像上所有的解剖点，或至 少是所有具有诊断意义以及手术区域的点都达到匹配。目前医学图像配准方法有 基于外部特征的圈像配准( 有框架) 和基于圈像内部特征的图像配准( 无框架) 两 和方法。后者由于其无创性和可回溯性，己成为配准算法的研究中心。基于互信 息的弹性形变模型也逐渐成为研究热点。互信息是统计两个随机变量相关性的测 度，以互信息作为两幅图像相似性测度进行配准，基于如下原理：当两幅基于共 同的解剖结构的图像达到最佳配准时，它们对应的图像特征的互信息应为最大。 图像配准是图像融合的前提，是公认难度较大的图像处理技术，也是决定医 学图像触合技术发展的关键技术。近年来国外在图像配准方面研究很多，如几何 矩的配准、利用图像的相关系数、样条插值等多项式变换对图像进行配准。国内 研究人员也提出了一些相应的算法：对于两幅图像共同来估计其正反变换的一种 新的图像配准方法，称为一致图像配准方法。采用金字塔式分割，进行多栅格和 多分辨率的图像配准，称为金字塔式多层次图像配准方法是为了提高c i ，w r i ， p e t 多模态医学图像的三维配准、融合的精度，还可以采用基于互信息的方法。 主要的医学图像配准方法如下： 1 6 山东大学硕士学位论文 ( 1 ) 基于特征的配准方法 ( a ) 基于点的方法 基于点的方法主要差别在于特征点的选取，这些特征点包括外特征点、内特 征点和立体定位框架标