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        基于小波變換的圖像融合研究*

        2023-02-23 01:26:38胡紀昌尉紅梅范一峰
        計算機時代 2023年2期
        關(guān)鍵詞:頻帶小波靶點

        胡紀昌,董 男,邵 彤,尉紅梅,范一峰

        (杭州醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)影像學(xué)院,浙江 杭州 310053)

        0 引言

        隨著數(shù)字醫(yī)療的發(fā)展,手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)[1]已經(jīng)在臨床領(lǐng)域中起著至關(guān)重要的作用,而導(dǎo)航手術(shù)的精確度取決于引導(dǎo)的影像技術(shù)[2]。常見的醫(yī)學(xué)影像有CT、超聲等解剖成像,MRI、PET 等功能成像。在傳統(tǒng)的CT圖像引導(dǎo)的導(dǎo)航手術(shù)過程中,CT平掃往往容易對內(nèi)部軟組織的微小結(jié)構(gòu)產(chǎn)生漏掃或者對空腔臟器分辨率較低,導(dǎo)致導(dǎo)航手術(shù)過程中,對手術(shù)部位的定位相對有限。MRI 的圖像軟組織分辨率高,對內(nèi)部病變具有多方位,多參數(shù)成像的優(yōu)點,可精確定位病灶而引導(dǎo)手術(shù)器械,但是對于骨皮質(zhì)成像不明顯,圖像重建后缺失解剖標記點[3]或人工標記點[4]的體表定位信息,使得導(dǎo)航精確度降低。而醫(yī)學(xué)圖像融合[5]是對多幅不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像進行處理和信息有機結(jié)合,可將CT圖像顯示骨質(zhì)解剖標記點信息清晰,圖像分辨率高的優(yōu)點與MRI 圖像軟組織靶點結(jié)構(gòu)顯示清晰的優(yōu)點結(jié)合,形成優(yōu)勢互補,從而使得導(dǎo)航圖像顯示信息更加豐富,導(dǎo)航定位更加準確。

        本文采用了基于系數(shù)絕對值取大和區(qū)域均值反差最大化的融合準則的小波變換方法[6]對CT 和MRI圖像進行融合,對圖像低頻部分系列融合的同時,對高頻部分也進一步同步分解后優(yōu)化融合,從而獲得最佳的圖像顯示效果。以CT 圖像和MRI 圖像相結(jié)合獲得的融合圖像,可以滿足較為準確的圖像引導(dǎo)需求,從而達到導(dǎo)航手術(shù)精確度要求高的目的。

        1 融合算法

        在對醫(yī)學(xué)影像融合過程中,融合算法采用了對系數(shù)絕對值和區(qū)域均值取最大的融合準則。以CT 圖像A和MRI圖像B,融合成實驗所需的導(dǎo)航圖像F為例。

        ⑴先對CT 和MRI 圖像進行N 層的小波分解,獲得3N個高頻帶和一個低頻帶,共(3N+1)個頻帶。

        ⑵融合F的低頻部分并取加權(quán)平均得:

        CN,F=(CN,A+CN,B)/2

        ⑶對于F頻帶上的高頻小波系數(shù),取三個方向上小波系數(shù)分量的最大值,得:

        ⑷在中頻帶上,取二者中像素中MSE 最大的圖像作為導(dǎo)航圖像F對應(yīng)的小波系數(shù),得:

        其中,1 ≤j ≤N -1,切方差MSE定義為:

        M和N為局部區(qū)域行和列,X為像素灰度值平均值。

        ⑸確定F 圖像各頻帶上小波系數(shù)后,對F 圖像進行逆小波變換,得到導(dǎo)航所需的融合影像。

        2 模擬實驗

        2.1 小波變換融合結(jié)果

        按所采用的小波變換算法,對CT 和MRI 圖像進行融合,融合結(jié)果如圖1所示。

        圖1 圖像融合效果

        從圖1可以看出,(a)中對人工標記點有清晰顯示,(b)中有著對比度明顯的腦組織結(jié)構(gòu),(c)為小波變換融合圖像,既包含了導(dǎo)航所需要的骨性解剖結(jié)構(gòu)和粘貼的標記點,還包含了手術(shù)時腦內(nèi)部的靶點軟組織信息。

        2.2 與傳統(tǒng)融合方法的對比結(jié)果

        將本文提出的融合算法與經(jīng)典的Elastix 圖像融合工具[7]進行對比實驗。Elastix 是一采用模態(tài)數(shù)據(jù)分割配準后加權(quán)融合的工具。分別在CT 和MRI 圖像上設(shè)置一個相同的標記點(靶點),對融合后的圖像進行三維重建,通過測量兩點空間距離來計算融合誤差,融合結(jié)果如圖2所示。

        圖2 圖像融合對比結(jié)果

        從圖2 可以看出,本文提出的算法的融合圖像顯示顱骨結(jié)構(gòu)更清晰,在腦溝和腦回分辨率上更高,且總體影像顯示更加銳利。本文提出的算法的的靶點誤差為1.370mm,小于Elastix 工具的靶點誤差(3.693mm),從而證明本文提出的融合算法具有更準確和穩(wěn)定的融合效果。

        3 結(jié)論與展望

        為解決單一模態(tài)圖像對于導(dǎo)航手術(shù)引導(dǎo)的信息不足的缺點,本文利用小波變化融合算法對CT 和MRI 進行圖像融合,獲得了即包含骨皮質(zhì)結(jié)構(gòu)信息,還具有高分辨力軟組織結(jié)構(gòu)的導(dǎo)航圖像。融合結(jié)果表明,此算法對于解剖成像(CT)和功能成像(MRI)具有較高的結(jié)合效率;與傳統(tǒng)融合算法比較,更證明小波變化的算法具有魯棒性強的特點。本文采用小波變換算法只是最基本的圖像融合方法,對于信號的提取有局限性,相對于其他模態(tài)分解方法缺乏自適應(yīng)性,需進一步研究或融合其他算法進行下一步的實驗。

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