（生物医学工程专业论文）凹函数类测度和医学图像配准技术研究.pdf

山东大学博十学位论文 度伪极值点。 ( 2 ) 针对互信息类测度运算量大、配准时间长、局部极值较多的问题，本 论文对b u z u g 提出的医学图像配准方法进行了改进，用严格凹函数取代互信息中 的熵函数，形成了互严格凹函数测度。互信息测度只是互严格凹函数测度的一个 特例。对比分析了互信息、五种不同凹函数导出的互严格凹函数测度和两种f 信 息测度的性能。发现：幂次大于1 的互严格凹函数测度n m 2 、n m 4 和n m ；增大 了配准稳定区域，减少了配准运算时间，提高了配准速度，这为临床实时配准技 术的研究提供了一种思路，具有重要的应用价值；幂次小于1 的互严格凹函数测 度n m 3 、n m 6 不适合医学图像配准，这两种测度参数曲线极值点多、不光滑、 易造成误配准，而且配准的稳定范围较窄，配准时间优势也不如测度n m ，、n m 4 、 n m s 显著；负的凹函数是凸函数，所以互严格凸函数测度也可用于图像配准， 其测度的最小值与图像完全配准相对应。 ( 3 ) 将互严格凹函数测度的概念扩展到自变量是向量的情况，同时根据 j e n s e n 不等式和s c h u r 凹函数的性质，提出了一种图像配准的新测度一一 j e n s e n s c h u r 测度，简称您测度。j c n s e n - r d n y i 测度是胚测度的一个特例。当坶 测度的加权值向量国是均匀分布的时候，不适合图像配准，但当它是参考图像的 边缘概率分布的时候，有很好的配准性能；在彩是参考图像边缘概率分布的时候， 新构造的皿、坞、圾比j r 、m i 、n m i 有更快的运算速度、更好的收敛性 能及更强的抗噪能力。其中瓜运算速度最快，有很好的收敛性能和抗噪能力。 ( 4 ) 根据一个简单的s c h u r 凹函数，利用该s c h u r 凹函数的特殊上凸性能 来消除噪声等引起的小概率分布，同时根据j e n s c n s c h u r 测度、广义距离测度 和f 信息测度的定义，构造了六类医学图像配准测度。通过理论证明和与传统的 m i 、n m i 的对比实验，得到以下结论：参数口的取值对新构造测度的配准性能 产生重要的影响；新构造的六种测度的运算时间都少于m i 、n m i 测度；新构造 测度, i s p 、d p 的收敛性能、抗噪声能力强于测度胚、d 、，、形、m 和n m i 。 ( 5 ) 传统的数据抽样方法分成均匀抽样法和非均匀抽样法两大类：前类抽 样方法可以保证抽样前后灰度概率分布的稳定性，但容易丢失重要的轮廓信息； 【i j 东大学博十学位论文 后类抽样方法可以保留更多的轮廓信息，但抽样前后的概率分布变化太大，从而 导致测度的局部极值点增多。根据浮动图像的灰度概率分布和梯度信息，用p d g s 抽样方法进行数据抽样，既保证了灰度概率分布的稳定性，又不丢失重要的边缘 轮廓信息。在抽样率较低的情况下，使用二阶b 样条g p v e 插值法，利用抽样后 的图像结果进行归一化互信息配准，相对于两种均匀抽样法和两种基于梯度的 非均匀抽样法，p d g s 抽样方法减少了局部极值现象，提高了测度的收敛性能。 ( 6 ) 磁共振图像的偏差场容易导致误配准，所以在与磁共振图像配准之前， 需要对其进行偏差场纠正。基于图像灰度熵最小化的偏差场纠正方法是最近提 出的方法，有较好的纠正效果，但是这种方法没有考虑到图像的空间信息。本 论文提出了基于灰度和空间联合信息最小化的磁共振图像偏差场纠正方法，该 方法把图像的灰度信息和空间信息结合起来。空间信息采用灰度导数信息。被 偏差场破坏的图像灰度及其导数值的联合信息( 联合熵) 大于对应的无偏差场 图像的联合熵。联合熵是通过计算灰度及其导数值的联合概率分布得到。脑部 m r 图像的仿真数据和临床数据的实验结果表明：灰度及其二阶导数联合信息 最小化方法纠正效果良好，大大减少了脑白质和脑灰质的灰度交叠。该方法可 以作为磁共振图像偏差场纠正的通用方法，它不需要图像预处理，也不需要参 数设定，是一种高效可行的方法。 关键词：医学图像配准，互信息，互严格凹函数，s c h u r 凹函数，j e n s e n 不等式， j e n s e n s c h u r 测度，数据抽样，插值，偏差场纠正。 i i i 山东大学博十学何论文 a b s t r a c t m e d i c a li m a g er e g i s t r a t i o ni sa l la c t i v er e s e a r c hp r o b l e mi nt h em e d i c a li m a g e p r o c e s s i n ga r e a m u l t i m o d a li m a g e sg i v ec o m p l e m e n t a r yi n f o r m a t i o n ，w h i c hc a n b e r e g i s t e r e da n df u s e d t oh e l pc l i n i c i a nm a k ead i a g n o s i s s o m ch y b r i dm e d i c a li m a g i n g s y s t e m sc a nc a r r yo u ti m a g er e g i s t r a t i o n ，b u tt h e ya r ee x p e n s i v e ，r e s t r i c t e dm o d a l i t i e s ， a n dt h e yc a nn o tc o m p a r ei m a g e sa c q u i r e da tad i f f e r e n tt i m ep o i n t w h e nw ea n a l y z e t h ed i f f e r e n c e so fi m a g e sa c q u i r e da tad i f f e r e n tt i m ep o i n t ，s i n g l em o d a l i t yi m a g e r e g i s t r a t i o ni sc o n s i d e r e d ，s u c ha sf o l l o w u ps t u d i e s ，f o ri n s t a n c e ，f o rd i a g n o s i so f e v o l v i n gd i s e a s ep r o c e s s e ss u c ha sm s o rf o ra s s e s s i n gt h eo u t c o m eo ft h e r a p y ；o r p r e - a n dp o s t o p e r a t i v e l ya c q u i r e di m a g e s ，f o ri n s t a n c e ，f o rv a l i d a t i o no fas u r g i c a l i n t e r v e n t i o n m e d i c a li m a g er e g i s t r a t i o ni sa l s ou s e dt oa l i g nc a n c e rw i mp l a n n i n g t a r g e tv o l u m ei na c c u r a t er a d i a t i o nt h e r a p y , w h i c hc a ni n c r e a s et h el o c a lc o n t r o lr a t e o fc a n c e ra n dd e c r e a s ec o m p l i c a t i o n so fn o r m a lt i s s u e s w i t ht h ed e v e l o p m e n to f i m a g ep r o c e s s i n g ，c o m p u t e ra n da u t o m a t i o n ，m e d i c a li m a g er e g i s t r a t i o nt h e o r ya n d t e c h n i q u e sh a v eb e e nd e v e l o p e d ，w h i c hm a k ea u t o m a t i cr e g i s t r a t i o np o s s i b l e s oi ti s s i g n i f i c a n tt or e s e a r c ho na u t o m a t i ca n dm o d a l i t y f r e em e d i c a li m a g er e g i s t r a t i o n t h e o r ya n dt e c h n i q u e s m a x i m i z a t i o no fm u t u a li n f o r m a t i o n ( m m i ) h a sb e e ne x t r e m e l ys u c c e s s f u li n a u t o m a t i c a l l yc o m p u t i n gt h er e g i s t r a t i o no f3 - dm u l t i m o d a lm e d i c a li m a g e so f v a r i o u so 唱a n sf r o mt h ei m a g ec o n t e n ti t s e l f m u t u a li n f o r m a t i o n ( m i ) i sab a s i c c o n c e p tf r o mi n f o r m a t i o nt h e o r y , t h a ti sa p p l i e di nt h ec o n t e x to fi m a g er e g i s t r a t i o nt o m e a s u r et h ea m o u n to fi n f o r m a t i o nt h a to n ei m a g ec o n t a i n st h eo t h e r t h em m i r e g i s t r a t i o nc r i t e r i o np o s t u l a t e st h a tm ii s m a x i m a lw h e nt h ei m a g e sa r ec o r r e c t l y a l i g n e d m m ih a sb e e nd e m o n s t r a t e dt ob eav e r yg e n e r a la n dp o w e r f u lc r i t e r i o n ，t h a t c a nb ea p p l i e da u t o m a t i c a l l ya n dr e l i a b l y , w i t h o u tp r i o rs e g m e n t a t i o no rp r e p r o c e s s i n g ， o nal a r g ev a r i e t yo fa p p l i c a t i o n s h o w e v e r , t h em e t h o d so fm u t u a li n f o r m a t i o nh a v e u n c o n q u e r a b l ed i s a d v a n t a g e s ，s u c ha sh e a v yc o s to fc o u n t ，s e n s i t i v i t yt on o i s ea n d 山东大学博十学位论文 e x c e s s i v el o c a le x t r e m a t h e s es h o r t c o m i n g sr e s t r i c tt h e i rb r o a d e rp r a c t i c a b l e a p p l i c a t i o n i nt h ed i s s e r t a t i o n ，ac o m p r e h e n s i v ea n a l y s i so nm e d i c a li m a g er e g i s t r a t i o n m e t h o d sb a s e do no v e r a l li n t e n s i t yi n f o r m a t i o nw a sa c c o m p l i s h e d o na c c o u n to ft h e e x i s t i n gp r o b l e m si nm u l t i m o d a li m a g er e g i s t r a t i o n ，f u r t h e rd i s c u s s i o n sa n d i n v e s t i g a t i o n sh a v eb e e nc a r r i e do u t o nt h eb a s i so fe n o u g ha n a l y s i s ，d e t a i l e d c o m p a r i s o n ，a n da d e q u a t ee x p e r i m e n t ，an o v e lc l a s so fp r a c t i c a b l em e a s u r e s ，an e w d a t ad o w n s a m p l i n gm e t h o d ，a n dan e wc l a s so fm ri n t e n s i t y i n h o m o g e n e i t y c o r r e c t i o nm e t h o d sw e r ep r o p o s e d t h em a i nr e s e a r c h e sa r ea sf o l l o w s ： ( 1 ) d i f f e r e n ti n t e r p o l a t i o nm e t h o d sw e r ea n a l y z e da n dc o m p a r e d n e a r e s t - n e i g h b o rq n ) i n t e r p o l a t i o ni st h es i m p l e s ta n dq u i c k e s tm e t h o d ，b u tl e a s ta c c u r a t e p va n ds e c o n do r d e rg p v ei n t e r p o l a t i o na r es l o w e rb u ta c c u r a t em e t h o d w h i l ep v i n t e r p o l a t i o ny i e l d sl o c a lm a x i m ao fm ia tg r i d a l i g n i n gp o s i t i o n s ，t r ii n t e r p o l a t i o n y i e l d sl o c a lm i n i m aa tt h e s ep o s i t i o n s t h i si se x p l a i n e db yt h ef a c t t h a tt r i i n t e r p o l a t i o nb l u r st h er e f e r e n c ei m a g e ，m a k i n gn o i s ea n do t h e rs m a l ls c a l es t r u c t u r e s d i s a p p e a ra n dt h e r e f o r er e d u c i n gh i s t o g r a md i s p e r s i o n a tg r i d a l i g n i n gp o s i t i o n s ， h o w e v e r , n ob l u r r i n gi sa p p l i e da n dt h ej o i n te n t r o p yc a n ，t h e r e f o r e ，b eh i g h e r ( a n d ， h e n c e ，m is m a l l e r ) f o rg r i d a l i g n i n gt r a n s f o r m a t i o n st h a nf o rn o n r i g r i d a l i g n i n g t r a n s f o r m a t i o n s p vh i s t o g r a md i s p e r s i o ni n c r e a s e sa g a i nw h e nm o v i n ga w a yf r o m g r i d - a l i g n i n gp o s i t i o n s ，s op vi n t e r p o l a t i o nm a yy i e l dal o c a lm a x i m u mo fm ia tt h e s e p o s i t i o n s ( 2 ) c o n s i d e r i n gt h ed i s a d v a n t a g e so fm im e a s u r e ，an u m b e ro fn e wr e g i s t r a t i o n m e a s u r e sw e r ep r o p o s e d t h en e wm e a s u r e sw e r ed e r i v e db yr e p l a c i n gt h es h a n n o n e n t r o p yf u n c t i o ni nm u t u a li n f o r m a t i o nw i t ha n ys t r i c t l yc o n c a v ef u n c t i o n , w h i c h w e r e n a m e dm u t u a ls t r i c t l yc o n c a v ef u n c t i o nm e a s u r e s ( ，i = l ，2 ，6 ) m i m e a s u r ei sap a r t i c u l a rc a s e b yc o m p a r i n ga n da n a l y z i n gm i ，t w of - i n f o r m a t i o na n d f i v em u t u a ls t r i c t l yc o n c a v ef u n c t i o nm e a s u r e s ，t h ef o l l o w i n gc o n c l u s i o n sa r ed r a w n ： m u t u a ls t r i c t l yc o n c a v ef u n c t i o nm e a s u r e sw h o s ep o w e ri sg r e a t e rt h a n1 ，n m 2 ，n m 4 ， 山东大学博十学位论文 a n dn m 5 ，i n c r e a s es t a b l er e g i o na n dd e c r e a s er e g i s t r a t i o nt i m e ，w h i c hi sv e r yv a l u a b l e t or e a l t i m er e g i s t r a t i o n ；m u t u a ls t r i c t l yc o n c a v ef u n c t i o nm e a s u r e sw h o s ep o w e ri s s m a l l e rt h a n1 ，n m 3a n dn m 6 ，a r eu n f i tf o ra l i g nm e d i c a li m a g e ，b e c a u s et h e yh a v e m a n yl o c a le x t r e m at h a tm a yr e s u l ti nw r o n gr e g i s t r a t i o na n dt h e yc o n s u m em o r et i m e t h a nn m 2 ，n m 4 ，a n d n m s ；m u t u a ls t r i c t l yc o n v e xf u n c t i o nm e a s u r em a ya l s ob eu s e d t oa l i g nm e d i c a li m a g e s ，a n di t sm i m m u m c o r r e s p o n d st oc o r r e c tr e g i s t r a t i o n ( 3 ) a c c o r d i n gt oj e n s e ni n e q u a l i t ya n ds c h u rc o n c a v ef u n c t i o n ，j e n s e n s c h u r m e a s u r e sw e r ep r o p o s e d ，w h i c he n l a r g e dt h ed e f i n i t i o no fm u t u a ls t r i c t l yc o n c a v e f u n c t i o nm e a s u r e sa n dw h o s ei n d e p e n d e n tv a r i a b l ew a sav e c t o r j e n s e n r d n y i m e a s u r ei sap a r t i c u l a rc a s eo fj e n s e n - s c h u rm e a s u r e s w h e nw e i g h tv e c t o r , 缈，i s u n i f o r mw e i g h t ，j e n s e n s c h u rm e a s u r e sa r ei m p r o p e rt or e g i s t e r w h e n 国i st h e p r o b a b i l i t yd e n s i t yf u n c t i o no fr e f e r e n c ei m a g e ，t h en e w c o n s t r u c t e dm e a s u r e s 坞， j s 3 a n d j s 。o 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r e so u t p e r f o r m o t h e rm e a s u r e si nc o n v e r g e n c ep e r f o r m a n c ea n dn o i s ei m m u n i t y , a n dt h e ya r et i m e s a v i n gi nc o m p a r i s o nw i t hm u t u a li n f o r m a t i o na n dn o r m a l i z e dm u t u a li n f o r m a t i o n m e a s u r e s t h ep a r a m e t e r 口a f f e c t st h ep e r f o r m a n c eo fm e a s u r e s ( 5 ) t h ec o n v e n t i o n a ld o w n s a m p l i n gm e t h o d sa r ed i v i d e di n t ot w oc l a s s e s ： u n i f o r ms u b s a m p l i n ga n dn o n u n i f o r ms u b s a m p l i n g t h ef o r m e rc a ns t a b l et h e i n t e n s i t yp d f , b u tc a nn o tc o n s i d e ri m p o r t a n te d g ei n f o r m a t i o n ；t h el a t t e ri sr e v e r s e a n e wd o w n s a m p l i n gm e t h o db a s e do ni n t e n s i t yp r o b a b i l i t yd i s t r i b u t i o na n dg r a d i e n t 山东大学博十学位论文 i n f o r m a t i o no f f l o a t i n gi m a g ew a sp r o p o s e d ，w h i c hw a sn a m e da sp d g sd o w n s a m p l i n g m e t h o d p d g sm e t h o dc a ns t a b l ei n t e n s i t yp d fa n ds a m p l ee n o u g hp o i n ti nf l o a t i n g i m a g e t h em e a s u r ef u n c t i o nc u r v e sa n dc o n v e r g e n c ew e r ec o m p a r e db ya p p l y i n g f i v es u b s a m p l i n gm e t h o d st ot h er i g i dr e g i s t r a t i o no fb r a i ni m a g e s t h er e s u l t so ft e s t s s h o wt h a tt h en e wd o w n s a m p l i n gm e t h o do u t p e r f o r m so t h e rd o w n s a m p l i n gm e t h o d s i nl e s se x t r e m aa n dc o n v e r g e n c ep e r f o r m a n c eo ft h en o r m a l i z e dm u t u a li n f o r m a t i o n ( 6 ) i n t e n s i t yi n h o m o g e n e i t yd o e sh a r mt oi m a g er e g i s t r a t i o n ，s oi tn e e dt ob e r e m o v e db e f o r em ri m a g er e g i s t r a t i o n i nt h ei n t e n s i t yi n h o m o g e n e i t yc o r r e c t i o no f m r i m a g e ，s i n c ee n t r o p ym i n i m i z a t i o nm e t h o dd i dn o tc o n s i d e rs p a c ei n f o r m a t i o n ，a b e t t e rc o r r e c t i o nm e t h o db a s e do nj o i n ti n f o r m a t i o nm i n i m i z a t i o nw a sp r o p o s e d ， w h i c hi n t e g r a t e di m a g ei n t e n s i t yf e a t u r e sw i ma d d i t i o n a ls p a t i a li m a g ef e a t u r e s t h e s p a c ef e a t u r e sr e f e r r e dt oi n t e n s i t yd e r i v a t i v e s t h ej o i n te n t r o p yb e t w e e ni m a g e i n t e n s i t i e sa n dc o r r e s p o n d i n gd e r i v a t i v e si nac o r r u p t e di m a g ei sg r e a t e rt h a nt h a ti n a nu n c o r r u p t e do n e ，a n di ti sc a l c u l a t e db yu s i n gt h ej o i n tp r o b a b i l i t yd i s t r i b u t i o no f i m a g ei n t e n s i t i e sa n dc o r r e s p o n d i n gd e r i v a t i v e s t h er e s u l t so ns i m u l a t e db r a i n i m a g e sa n dc l i n i c a lb r a i nm ri m a g e ss h o wt h a tj o i n ti n f o r m a t i o nm i n i m i z a t i o n m e t h o db e t w e e ni n t e n s i t i e sa n dt h e i rs e c o n dd e r i v a t i v e si s g o o d i tc a nl a r g e l y d e c r e a s et h eo v e d a pb e t w e e nw h i t em a t t e ra n dg r a ym a t t e r s ot h i sm e t h o di sa g e n e r i cm e t h o d ，r e q u i r e sr i op r e p r o c e s s i n g ，n op a r a m e t e rs e t t i n g ，a n di sp r o v e dt ob e f e a s i b l ea n de f f i c i e n t k e yw o r d s ：m e d i c a li m a g er e g i s t r a t i o n ，m u t u a li n f o r m a t i o n ，m u t u a ls t r i c t l yc o n c a v e f u n c t i o n ，s c h u rc o n c a v ef u n c t i o n ，j e n s e ni n e q u a l i t y , j e n s e n s c h u rm e a s u r e ，d a t a d o w n s a m p l i n g ，i n t e r p o l a t i o n ，i n t e n s i t yi n h o m o g e n e i t yc o r r e c t i o n l l j 东大学博十学位论文 m r m c t p e t u s s p e c t 3 d c i 玎 i m i 玎 i g r t m i n m i c c p d f f f d p v g p v e n n g a p s o e d i j s j r a f a s n s d n s c j v 缩略词注释表 m a g n e t i cr e s o n a n c e 核磁共振 m a g n e t i cr e s o n a n c ei m a g i n g 核磁共振成像 c o m p u t e r i z e dt o m o g r a p h y 计算机x 射线断层造影术 p o s i t i v ee l e c t r o nt o m o g r a p h y 正电子发射断层成像 u l t r a s o n i c 超声成像 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 单光子发射计算机断层成像 t h r e e - d i m e n s i o n a lc o n f o r m a lr a d i o t h e r a p y 三维适形放射治疗 i n t e n s i t ym o d u l a t e dr a d i a t i o nt h e r a p y 调强放射治疗 i m a g eg u i d e dr a d i a t i o nt h e r a p y 图像引导放射治疗 m u t u a li n f o r m a t i o n 互信息 n o r m a l i z e dm u t u a li n f o r m a t i o n归一化互信息 c o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t相关系数 p r o b a b i l i t yd e n s i t yf u n c t i o n 概率分布函数 f r e ef o r md e f o r m a t i o n自由形变 p a r t i a lv o l u m ed i s t r i b u t i o n部分体积分布法 g e n e r a l i z e dp a r t i a lv o l u m ee s t i m a t i o n广义p v 插值法 n e a r e s t - n e i g h b o ri n t e r p o l a t i o n 最近邻域法 g e n e t i ca l g o r i t h m s遗传算法 p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n粒子群算法 e n t r o p y o fd i f f e r e n c ei m a g e 图像差的熵 j e n s e n s c h u rm e a s u r ej e n s e n s c h u r 测度 j e n s e n r 6 n y im e a s u r e j e n s e n - r 6 n y i 测度 a r e ao ff u n c t i o na t t r a c t i o n函数的吸引区域 s t o c h a s t i cn o n u n i f o r ms u b s a m p l i n g随机性非均匀抽样 d e t e r m i n i s t i cn o n u n i f o r ms u b s a m p l i n g 确定性非均匀抽样 c o e f f i c i e n to fj o i n tv a r i a t i o n s联合方差系数 v 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： 习幽l e t 期：趔：圣： 关于学位论文使用授权的声明 本人同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的e n , g u 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) 论文作者签名r 性导师签名獬日 期：型础 山东大学博+ 学何论文 第一章绪论 近年来，随着电子、信息、自动化和计算机等技术的发展，医学成像设备 和医学成像技术得到了飞速发展，广泛应用于病人的病情诊断和治疗中。使用 的医学成像设备分成两大类：解剖成像和功能成像。解剖成像设备包括x 线、 c t ( 计算机断层扫描成像) 、u s ( 超声成像) 和m 砌( 核磁共振成像) 等，主 要用于描述人体的组织形态结构信息。功能成像设备包括p e t ( 正电子发射断 层成像) 、f m r i ( 功能m 对) 和s p e c t ( 单光子发射计算机断层成像) 等，主 要用于描述人体组织的新陈代谢信息。在临床实践中，综合利用多模态医学图 像提供的信息，特别是融合解剖信息和功能信息，能够更好地分析和诊断病情。 医学图像配准是医学图像信息融合的关键技术。此外，医学图像配准可用于不 同时间获取的单模态图像间的配准，如手术效果评价、肿瘤生长监控等；在精 确放射治疗中，如三维适形放射治疗( 3 d c i 盯) 、调强放射治疗( i m i 玎) 、图像 引导放射治疗( i g r t ) 中等，为了提高肿瘤的局部控制率同时减少正常组织的并 发症，也用到医学图像配准技术。本章将简单介绍医学图像配准技术及医学图 像配准步骤，指出本论文的创新点和主要贡献，并给出后续各章的内容安排。 1 1 医学图像配准技术 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种空间变换，使它与另一幅或 另几幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解 剖点在匹配图像上有相同的空间位置。配准的结果应使两幅或多幅图像上所有 的解剖点，或至少所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配【1 ，2 1 。 1 1 1 医学图像配准方法的分类 目前，医学图像配准的方法很多。根据e i 核心期刊( e n g i n e e r i n gi n d e x c o m p e n d e x ) 数据库统计，从1 9 9 2 年到2 0 0 8 年2 月，医学图像配准领域新发 表的论文已有4 0 0 0 余篇，对这些配准技术的总结分类是很有必要的，最著名的 分类法是m a i n t z 提出的九种分类法【4 1 。 山东大学博十学何论文 ( 1 ) 根据维数的数目分类 根据空间维数的数目和时间是否为附加维分成两大类：仅考虑空间维数的 图像配准；考虑空间维数的时间序列图像配准。根据每大类涉及的图像空间维 数，进一步划分为二维图像之间的配准，二维图像与三维图像之间的配准，三 维图像之间的配准。 ( 2 ) 根据配准所基于的图像特征分类 根据配准所依据的特征可以分为三大类：基于外部特征、基于内部特