郝仕嘉

【摘 要】多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的配準、融合技術(shù)的主要目標在于將解剖圖像與功能圖像進行聯(lián)合，從而使人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)在圖像方面呈現(xiàn)出來，幫助醫(yī)生進行診斷。本文在對醫(yī)學(xué)圖像技術(shù)進行研究后，對多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的配準方法進行了算法更新，同時依據(jù)局部特征實現(xiàn)圖像信息的整合。最后對醫(yī)學(xué)圖像配準融合在臨床當中的應(yīng)用進行全面概述。

【關(guān)鍵詞】多模態(tài)；醫(yī)學(xué)影像配準；圖像結(jié)合；臨床應(yīng)用發(fā)展

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診斷學(xué)的發(fā)展，是醫(yī)學(xué)與計算機技術(shù)相互融合的過程，在新階段，人體醫(yī)學(xué)圖像作為重要的輔助診斷技術(shù)，目的在于通過計算機技術(shù)進行數(shù)學(xué)建模，從而實現(xiàn)對影響的處理。通過合理運用計算機輔助系統(tǒng)，可以極大程度提升醫(yī)生在進行診斷時的準確率以及診斷速度。而在圖像處理中，系統(tǒng)借助圖像輸入、處理、融合、分類實現(xiàn)診斷過程的可視化，使診斷對象的病理特征更加直觀、具象。

一、多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準與融合方法

（一）多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準方法

醫(yī)學(xué)圖像技術(shù)之中，圖像的配準過程一般需要進行空間變換、相似測度函數(shù)以及優(yōu)化三個部分。隨著技術(shù)發(fā)展，多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的配準相較于傳統(tǒng)單模態(tài)圖像而言，難度更高，其配準方法中主要的差別集中在相似測度函數(shù)這一方面，以灰度差平方和（SSD）為例，傳統(tǒng)的單模態(tài)圖像在進行配準時，其操作方式簡單，計算效率高，魯棒性能優(yōu)異。但是在多模態(tài)圖像配準時，由于配準算法需要對灰度分布進行函數(shù)測度，因此存在較大的圖像模態(tài)差異，最終導(dǎo)致灰度值以及函數(shù)呈現(xiàn)出不穩(wěn)定狀態(tài)，導(dǎo)致配準無法完成。為了解決多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準無法完成的問題，現(xiàn)代研究領(lǐng)域提出了通過特征提取算法，來解決配準問題。

在圖像之中，點特征的存在較為普遍，因此在進行特征提取算法設(shè)計時，通常依據(jù)區(qū)域相似策略，對參考圖像當中的待提取點進行設(shè)定，再以此點為中心，進行窗口設(shè)置。目標圖像需要與之進行對應(yīng)，形成對應(yīng)窗口。兩個窗口在進行相似測度函數(shù)時，通過最大取值的方式，能夠使中心點完成對應(yīng)。在完成對應(yīng)點的提取之后，根據(jù)非剛性配準算法中的FFD模型，可以完成圖像特征的配準。其中，通過集合的方式對待配準圖像進行表示，再計算得到圖像中窗口內(nèi)部的均勻控制網(wǎng)絡(luò)，運用坐標的方式，將網(wǎng)格間距在x軸和y軸上表達，F(xiàn)FD模型可以給出一維的樣條張量。在一維網(wǎng)格之上，通過多組控制網(wǎng)格形成各個網(wǎng)格層級，最終完成層級之間的控制定點遞增，使FFD模型能夠形成多層子模型。每一個網(wǎng)格的控制定點與其所在層級之間具有性變函數(shù)，通過調(diào)用BA算法，能夠使所有層級之間形成終極形變函數(shù)。研究人員可以對形變函數(shù)開展相似測度函數(shù)的分析，是指作為互信息的表達方式，實現(xiàn)梯度優(yōu)化。這種互信息下的梯度優(yōu)化在CT、MRI等圖像配準之中應(yīng)用廣泛，精準度極高。

（二）多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合方法

多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像融合，是對于醫(yī)學(xué)影像配準的處理，融合圖像需要對原圖像信息進行保留，但是也需要對圖像信息變化進行反應(yīng)。在目前的技術(shù)研究中，研究人員根據(jù)人類觀察過程中的視覺特點，采用了尺度分解變換來完成圖像融合，這種融合方法在多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像處理中需要進行多個步驟的實踐[1]。首先，操作人員需要對原圖像內(nèi)容進行處理，使其完成分解，分解內(nèi)容為高頻或低頻的子帶，隨后，根據(jù)既定的融合規(guī)則，將各個子帶一一匹配，完成融合。最后，采用逆變換設(shè)備對融合的結(jié)果進行分析，判斷是否存在融合問題和特征出入。這種尺度變換融合方法雖然使目前廣泛采用的處理技術(shù)，但是在具體的應(yīng)用過程中卻受到變化工具的限制，例如在金字塔變換中，操作人員利用變換工具進行變換時，往往只能將圖片層次進行分解，但無法對高頻圖像完成劃分方向。因此在研究領(lǐng)域，研究者希望借助剪切波的變換來解決現(xiàn)存問題。

在剪切波變換中，剪切波的離散化性能能夠解決多尺度分解變換所造成的融合問題，在實際應(yīng)用中，研究人員在多尺度分解郭恒中，對下采樣操作進行了處理，使其能夠在方向局部化開展時，可以與剪切濾波器相互結(jié)合，通過偽極化的方式，實現(xiàn)平移操作，在標準的剪切波下，平移過程具有不變性質(zhì)。在以往的變換融合中，由于缺少平移不變這一特性，容易使得整個變換過程出現(xiàn)偽吉布斯現(xiàn)象，為了對其進行客服，需要將標準剪切波的離散性能融入到變換過程之中，以金字塔變換為例，下采樣金字塔濾波器在使用時，每一個層級都需要對上一個層級的濾波器進行采樣操作，這種濾波操作能夠使偽極化網(wǎng)絡(luò)通過窗函數(shù)完成平移不變性質(zhì)的維持，并在傅里葉變換時直接通過二維卷積完成運算，保證圖像融合的準確性。實現(xiàn)平移不變性質(zhì)的保持后，圖像的分解內(nèi)容子帶則具有了垂直、水平以及對角三種性質(zhì)，在尺度性更加完善的同時也具有了方向性。

二、多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準、融合的臨床應(yīng)用

（一）放射性治療中圖像引導(dǎo)技術(shù)的應(yīng)用

在臨床醫(yī)學(xué)中，放射性治療的主要目的在于通過放射醫(yī)療器材對腫瘤靶區(qū)進行放射，從而提高其射線吸收量，并降低危害器官的射線吸收量。在這一過程中，通過運用多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像系統(tǒng)，能夠針對患者的身體環(huán)境進行三維圖像的生成，從而保證腫瘤靶區(qū)以及受到威脅器官能夠在圖像技術(shù)下得到動態(tài)跟蹤和監(jiān)測。對于臨床醫(yī)生來說，通過合理運用圖像配準技術(shù)，能夠提升放射治療的精準程度。在先進的圖像系統(tǒng)中，圖像處理平臺還會依據(jù)算法對所獲得的影響數(shù)據(jù)進行處理分析，放射治療的要求下，患者的呼吸運動特征、腫瘤的變化特征、解剖組織的變形情況，都能夠通過圖像系統(tǒng)來完成定量分析，幫助臨床醫(yī)生進行精準的控制[2]。以目前廣泛應(yīng)用于放射科臨床治療中的IGRT系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)就是通過運用多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準技術(shù)，實現(xiàn)了諸多臨床能力。例如放療擺位可以依靠系統(tǒng)的分析進行三維圖像的建立，并在導(dǎo)入了患者CT圖像后，實現(xiàn)剛體配準，最終得到治療床的調(diào)節(jié)參數(shù)。此外，在自適應(yīng)放療技術(shù)中，系統(tǒng)還能夠進行在線的形變配準，從而使放射計劃更具有針對性。

（二）臨床手術(shù)中可視化圖像應(yīng)用

在一些重要的臨床手術(shù)中，多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像技術(shù)應(yīng)用同樣廣泛。以人體假肢的安裝手術(shù)為例。在手術(shù)開展之前，臨床醫(yī)生可以依據(jù)多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像技術(shù)對人的假肢在正?；顒酉碌氖芰顟B(tài)進行分析，再根據(jù)CT數(shù)據(jù)對假肢進行三維建模設(shè)計假體，并與力學(xué)分析進行融合，形成設(shè)計方案。在假肢制作和手術(shù)過程中，圖像技術(shù)還能夠與RP快速成型技術(shù)相互融合，使可視化的假肢制作和假肢植入能夠樹順利完成。在最后通過熔模鑄板，實現(xiàn)硅膠翻模。并依次進行打孔和消毒，保證整個手術(shù)流程順利、通常。

三、結(jié)論

綜上所述，在現(xiàn)階段的臨床醫(yī)學(xué)中，臨床醫(yī)生對于可視化輔助醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)的要求較高。多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的配準和融合是醫(yī)學(xué)圖像技術(shù)發(fā)展的前進方向，在研究領(lǐng)域，研究者希望借助算法的革新和技術(shù)的創(chuàng)造，使多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的配準更為精確，融合也更具效率，最終達到提高診斷效果的目的。

【參考文獻】

[1]王麗芳，成茜，秦品樂等. 基于多層P樣條和稀疏編碼的非剛性醫(yī)學(xué)圖像配準方法[J/OL]. 計算機應(yīng)用研究，2018（07）：1-2.

[2]史益新，邱天爽，韓軍等.基于混合互信息和改進粒子群優(yōu)化算法的醫(yī)學(xué)圖像配準方法[J].中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報，2015，34（01）：1-7.