王鏡宇，郭際香

（四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都 610065）

基于ITK醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)

王鏡宇，郭際香

（四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都 610065）

圖像的配準(zhǔn)在圖像處理領(lǐng)域是一個(gè)基礎(chǔ)的熱門問(wèn)題，迄今為止國(guó)內(nèi)外關(guān)于圖像配準(zhǔn)已經(jīng)產(chǎn)生大量的研究。醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)是醫(yī)學(xué)圖像分析的必要前提，精準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)能夠使得有診斷意義的點(diǎn)達(dá)到匹配從而幫助圖像分析。針對(duì)圖像配準(zhǔn)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域展開(kāi)研究，實(shí)現(xiàn)基于ITK的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)。

醫(yī)學(xué)；圖像配準(zhǔn)；ITK

0 引言

圖像配準(zhǔn)的概念為將不同的時(shí)間、不同的傳感器或者成像設(shè)備在不同的條件下如不同天候條件、照度條件甚至是攝像位置和角度條件下獲取的兩幅或者多幅圖像進(jìn)行匹配的一個(gè)優(yōu)化過(guò)程，它目前已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于遙感數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理等領(lǐng)域。配準(zhǔn)過(guò)程的一般流程如下：首先對(duì)帶配準(zhǔn)圖和參考圖進(jìn)行特征提取，得到相應(yīng)的特征點(diǎn)；一般是通過(guò)相似性度量的方式找到能夠匹配的特征點(diǎn)對(duì)；然后通過(guò)得到的匹配特征點(diǎn)對(duì)參考圖和待配準(zhǔn)圖進(jìn)行空間坐標(biāo)變換參數(shù)；最后利用得到的坐標(biāo)變換參數(shù)進(jìn)行參考圖和待配準(zhǔn)圖的配準(zhǔn)。由此可見(jiàn)，特征提取的過(guò)程是配準(zhǔn)技術(shù)能夠成功的關(guān)鍵，特征點(diǎn)提取的越準(zhǔn)確匹配的結(jié)果也會(huì)相應(yīng)的更加準(zhǔn)確。

圖像配準(zhǔn)在圖像處理領(lǐng)域是一個(gè)比較基本的功能和處理，國(guó)內(nèi)外的圖像處理在圖像配準(zhǔn)這一個(gè)領(lǐng)域迄今為止以及產(chǎn)生了相當(dāng)多的研究報(bào)告，其中也產(chǎn)生了很多圖像配準(zhǔn)的方法。對(duì)于國(guó)內(nèi)外圖像配準(zhǔn)的研究一言以蔽之：很多圖像配準(zhǔn)的方法都是針對(duì)特定使用范圍的領(lǐng)域的應(yīng)用，同時(shí)各種圖像配準(zhǔn)算法也具有各自的特點(diǎn)。例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的物體和場(chǎng)景的匹配和飛行器定位過(guò)程中的地圖匹配，他們的圖像配準(zhǔn)過(guò)程主要依據(jù)其完成的功能因而被稱為目標(biāo)檢測(cè)與定位算法。

本文基于ITK開(kāi)源的代碼實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)。

1 圖像配準(zhǔn)理論與過(guò)程

圖像配準(zhǔn)是將一幅圖像上的點(diǎn)映射到另一幅圖像上同源點(diǎn)的空間轉(zhuǎn)換過(guò)程。對(duì)配準(zhǔn)過(guò)程而言，基本輸入數(shù)據(jù)是兩幅圖：一幅被定義為參考圖f(X)，另一幅被定意為待配準(zhǔn)圖m(X)[1]。X表示在N維空間中的一個(gè)位置。配準(zhǔn)被看成是一個(gè)找到把待配準(zhǔn)圖像映射到參考圖像隊(duì)列的最優(yōu)化問(wèn)題。傳遞函數(shù)T(X)表示從參考圖像上的點(diǎn)到待配準(zhǔn)圖像上的點(diǎn)的空間映射關(guān)系。校對(duì)機(jī)被評(píng)估待配準(zhǔn)圖像在非網(wǎng)格位置的程度。成員路徑選擇提供了一種參考圖像被待配準(zhǔn)圖像配準(zhǔn)的程度。這種尺度形成了數(shù)量上的標(biāo)準(zhǔn)，這種標(biāo)準(zhǔn)可以被優(yōu)化器通過(guò)尋找被傳遞的參數(shù)定義的空間去達(dá)到最優(yōu)化，該概念的表述可以參考文獻(xiàn)。

圖像配準(zhǔn)的基本過(guò)程如下：（1）確定配準(zhǔn)算法的誤差測(cè)度或者指定評(píng)估配準(zhǔn)效果相似度。（2）確定算法配準(zhǔn)過(guò)程所采用的變換模型一個(gè)變換模型，常用到的一些變換模型有：仿射變換、流體變換、彈性變換、剛體變換。（3）確定配準(zhǔn)算法所采用的插值策略，常用到的插值方案有：三線性插值、臨近差值、sinc插值。（4）尋找變換參數(shù)以最大化相似性測(cè)度。

圖像配準(zhǔn)的基本過(guò)程框架如下：（1）輸入配準(zhǔn)所需要的兩幅圖像，其中一幅為參考圖，另一幅為帶配準(zhǔn)圖片。（2）對(duì)參考圖的指定區(qū)域進(jìn)行幾何坐標(biāo)變換得到新的區(qū)域。（3）通過(guò)插值方法得到浮動(dòng)圖在對(duì)應(yīng)區(qū)域的坐標(biāo)。（4）相似性測(cè)度模塊計(jì)算參考圖和經(jīng)過(guò)插值的帶配準(zhǔn)圖之間的相似度。（5）將相似度輸入到優(yōu)化模塊中，通過(guò)重復(fù)執(zhí)行2~4步，進(jìn)行迭代計(jì)算得到最終變換參數(shù)和最優(yōu)化的結(jié)果。（6）圖像配準(zhǔn)算法輸出浮動(dòng)圖在相應(yīng)變換和插值方案下得到的經(jīng)過(guò)迭代優(yōu)化之后的待配準(zhǔn)圖。配準(zhǔn)過(guò)程是一個(gè)不斷優(yōu)化的過(guò)程，配準(zhǔn)過(guò)程中的每一次迭代，會(huì)得到相應(yīng)的更加優(yōu)的測(cè)度值，我們將該測(cè)度值與我們所預(yù)期的值進(jìn)行比較，如果達(dá)到預(yù)期的數(shù)值則停止迭代優(yōu)化，得到最終配準(zhǔn)結(jié)果，或者我們也可以設(shè)置迭代配準(zhǔn)的上限，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到次數(shù)上限時(shí)算法結(jié)束。

2 ITK開(kāi)源庫(kù)

ITK誕生于六位合作開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)的開(kāi)源圖像配準(zhǔn)和分割工具，由于他們?cè)陂_(kāi)發(fā)這些源碼時(shí)的杰出貢獻(xiàn)，他們受到美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院國(guó)立醫(yī)學(xué)圖書管授予表彰[2]。這些先驅(qū)開(kāi)發(fā)者們的共享最后被整理成為今天被大家所熟知的ITK，并形成了最基本的Insight Software聯(lián)盟。ITK的NIH/NLM項(xiàng)目經(jīng)理是Dr.Terry Yoo，他協(xié)調(diào)這六位合作者組建了Insight聯(lián)盟。聯(lián)盟成員中有三位是商業(yè)合作者，而另外三位來(lái)自學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)。在2002年的時(shí)候第一個(gè)正式的公共ITK發(fā)行版本出臺(tái)。ITK主要針對(duì)于醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域內(nèi)的分割與配準(zhǔn)問(wèn)題的開(kāi)源軟件包。ITK封裝和實(shí)現(xiàn)了許多實(shí)用的算法醫(yī)學(xué)相關(guān)算法，常用的算法諸如閾值分割、區(qū)域生長(zhǎng)、基于分水嶺的分割以及Fast Marching算法等。

ITK具有開(kāi)源開(kāi)放和面向?qū)ο蟮奶攸c(diǎn)，而且ITK具有非常多的類。開(kāi)源的ITK軟件開(kāi)發(fā)包中提供了很多用于醫(yī)學(xué)圖像分割和配準(zhǔn)的算法。ITK的開(kāi)發(fā)使用了1998年以后ANSI C++標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)里面的新特征，ITK的模塊的開(kāi)發(fā)是基于范式編程的思想來(lái)實(shí)現(xiàn)的。不僅如此ITK還具有支持跨平臺(tái)開(kāi)發(fā)的特性，ITK支持Windows、Unix和Linux等多種平臺(tái)下的開(kāi)發(fā)。ITK的設(shè)計(jì)不僅將程序開(kāi)發(fā)細(xì)節(jié)屏蔽起來(lái)，而且將一些實(shí)用的算法封裝起來(lái)，形成了豐富的算法庫(kù)，為相應(yīng)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)工作提供了非常寶貴的資料。ITK很可惜的地方在于沒(méi)實(shí)現(xiàn)可視化功能，雖然ITK沒(méi)有可視化的功能，但是VTK實(shí)現(xiàn)了可視化的功能，在實(shí)際的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)中，一般采用ITK進(jìn)行分割等等算法上的操作，再結(jié)合VTK對(duì)圖像進(jìn)行可視化。除了VTK能夠可視化ITK的數(shù)據(jù)之外，QT技術(shù)也提供了控件顯示ITK的圖像數(shù)據(jù)。

ITK的主要特征還有：（1）ITK提供了通用的方式表示圖像（任意維度）和面片（非結(jié)構(gòu)化的），提供用于進(jìn)行分割和配準(zhǔn)的算法，這種設(shè)計(jì)能夠非常方便醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的處理，當(dāng)然也能夠在其他領(lǐng)域應(yīng)用；（2）ITK沒(méi)有提供可視化接口因而無(wú)法單獨(dú)實(shí)現(xiàn)可視化，ITK提供最小化的文件接口；（3）ITK的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程中采用了非常多的泛型編程技術(shù)；（4）ITK采用智能指針維護(hù)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)的內(nèi)存模型，用戶只需要工廠實(shí)例化對(duì)象而不必?fù)?dān)心內(nèi)存泄露；（5）ITK支持多線程并行處理；（6）ITK采用了命令/觀察者的設(shè)計(jì)模式用于事件的處理；（7）ITK采用了基于數(shù)據(jù)流的架構(gòu)進(jìn)行組織，數(shù)據(jù)對(duì)象與數(shù)據(jù)處理對(duì)象之間連接形成管道的方式進(jìn)行處理。

3 配準(zhǔn)過(guò)程的實(shí)現(xiàn)

本節(jié)將實(shí)現(xiàn)基于ITK的二維醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)，一般的采用相似變換的配準(zhǔn)方法就能夠滿足醫(yī)學(xué)圖像之間的配準(zhǔn)。圖形之間的相似變換可以分解成平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和翻轉(zhuǎn)的復(fù)合操作。相似變換可以視為仿射變換的特殊情況，可以講相似變換理解為仿射變換除去錯(cuò)位變換這個(gè)因子之后的結(jié)果[3-4]。ITK中針對(duì)相似變換提供了itk::CenteredSimilarity2DTransform的類以完成配準(zhǔn)方案。本文中待配準(zhǔn)的圖片如圖1所示，其中左側(cè)為參考圖片右側(cè)為待配準(zhǔn)圖片。

使用ITK的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)流程大致如下：首先分析配準(zhǔn)的圖像的維度以及像素相關(guān)信息，其次定義圖像配準(zhǔn)用到的變換模式以及相應(yīng)的優(yōu)化器、測(cè)度、差值器等組件，由上文可知針對(duì)相似變換類型可以采用itk::CenteredSimilarity2DTransform變換器以及相應(yīng)的組件。緊接著通過(guò)ITK的管道將變換模式組件，優(yōu)化器組件，測(cè)度組件和插值器四個(gè)基本組件連接至一起，值得注意的是并不是所有的組件之間都可以混合使用。此時(shí)對(duì)待配準(zhǔn)的圖像的像素變換區(qū)域做相應(yīng)的處理。最后設(shè)置變換模式組件，優(yōu)化器組件，測(cè)度組件和插值器四個(gè)基本組件的基本參數(shù)。由于圖像在配準(zhǔn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，如果需要實(shí)時(shí)觀看輸出的數(shù)據(jù)可以采用Command/Observer的設(shè)計(jì)模式注冊(cè)一個(gè)回調(diào)函數(shù)，這樣每次配準(zhǔn)數(shù)據(jù)的更新都會(huì)觸發(fā)回調(diào)函數(shù)，從而將數(shù)據(jù)顯示在屏幕上。

配準(zhǔn)之后的效果如下圖圖2所示，其中左側(cè)圖片為配準(zhǔn)的結(jié)果，右側(cè)的圖片為重采樣的結(jié)果。從左側(cè)可以看出經(jīng)過(guò)相似變換之后的圖片重合到了一起，右下角的灰色部分可以看出經(jīng)過(guò)了待配準(zhǔn)圖經(jīng)過(guò)了旋轉(zhuǎn)與縮放等過(guò)程。右側(cè)的部分是重采樣的效果圖，重采樣的結(jié)果是灰色和輪廓，進(jìn)一步說(shuō)明了配準(zhǔn)的效果比較理想。

4 結(jié)語(yǔ)

本文在研究分析了圖像配準(zhǔn)的相關(guān)技術(shù)理論之后，采用ITK開(kāi)源代碼實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)，并且對(duì)配準(zhǔn)的效果進(jìn)行了簡(jiǎn)單的分析。當(dāng)ITK配準(zhǔn)組件與觀察者模式相結(jié)合的時(shí)候能夠?qū)⒚恳徊降臄?shù)據(jù)顯示在屏幕上使得配準(zhǔn)的數(shù)據(jù)的變化能夠?qū)崟r(shí)的顯示。

圖1

圖2

圖3

圖4

[1]張劍戈,潘家普.醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)醫(yī)學(xué)版,2003,23(2):180-182.

[2]Ibanez L,Schroeder W,Ng L,et al.The ITK Software Guide[J].Computational Statistics&Data Analysis,2005,21:231-256.

[3]羅述謙,呂維雪.醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)[J].國(guó)際生物醫(yī)學(xué)工程雜志,1999(1):1-8.

[4]李雄飛,張存利,李鴻鵬,等.醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)展[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2010,37(7):27-33.

Medical Image Registration Based on ITK

WANG Jing-yu，GUO Ji-xiang
（College of Computer Science,Sichuan University，Chengdu 610065）

Image registration is a hot topic in the field of image processing,so far,many researches have been done on image registration both at home and abroad.Medical image registration is a necessary prerequisite for medical image analysis.Accurate medical image registration enables matching of diagnostic points and helps image analysis.Studies the fields of medical image registration,and realizes ITK medical image registration.

Medical;Image Registration;ITK

1007-1423（2017）05-0064-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.05.015

郭際香（1981-），女，四川成都人，講師，研究方向?yàn)獒t(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)處理、計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)設(shè)計(jì)與模擬等，E-mail：guojixiang@scu.edu.cn

王鏡宇（1991-），男，四川成都人，在校學(xué)生，研究方向?yàn)獒t(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理

2016-11-29

2017-02-10

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（No.61402305）、四川省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目（No.2014JY0116）