摘要：目的：对近年来的医学图像配准技术及其(2)

　　在三维医学图像的全局刚体配准方面，卢振泰等人[3]提出了一种新的基于主成分分析的三维医学图像快速配准算法。该算法将图像看作一个数据集合，利用数据的轮廓特征，通过主成分分析估计出图像的质心和主轴，通过对齐质心和主轴来完成配准。与传统的基于灰度计算三维数据的方法相比，该算法显著减少了计算量，并且不需要复杂的优化过程，避免了配准中限入局部极值的可能，特别适用于三维医学图像的配准。但该方法对数据的缺失及图像变形较为敏感，对于这类情况还有待进一步解决。

　　由于刚体配准在许多情况下不能满足临床的需要， 不自主的生理运动可使内部器官和组织的位置、尺寸和形状发生复杂的变化，为信息的融合和病理的研究带来巨大的困难，所以临床上对胸腹部这类无刚性边界，甚至边界模糊部位配准的需求尤为迫切。

　　1.1.2 非刚体配准的空间变换近年来，常用的非刚性配准的空间几何变换主要有：样条函数法、金字塔模型、有限元模型和支持向量机。

（1）使用B样条函数

样条配准的技术均是基于源图像和目标图像上已经存在一组对应点的假设下进行的，这些对应点通常称作控制点。在很多情况下，控制点的全局影响都是不良的，因为它导致模型局部变形困难，而B 样条的基函数有一个局限性的支持，即变换控制点仅影响它局部邻域的变形，其应用更加广泛。

　　Liu[4]等人提出了利用B 样条实现医学图像从刚性到弹性配准的统一的塔式算法。选取图像的四个顶点作为构成变形函数B 样条的节点， 合理选择B 样条的次数可以实现图像的仿射变换。沿X 和Y 方向均匀增加节点数量， 逐步增加变形函数的复杂性，通过选择B 样条的不同的次数n，可以实现图像的分块仿射变换或n-1 阶导数连续的弹性变换。整个匹配算法体现了从整体到细节的匹配思想。实验证明，这种配准方法比单纯的弹性配准方法鲁棒性有很大提高。

　　（2）金字塔模型为了改善配准的效率和准确性，Wang[5]等人提出了two-resolution-scale 方法。为了加快计算，用可控金字塔将图像分解成多尺度和多波段来表示，此方法提供恒定的平移和旋转，且优于小波变换。然后在传统的多尺度配准的参数传递中，为了避免转换误差的积累和放大，配准只在低分辨率和高分辨率进行。在低分辨率中，快速准确地计算出全局旋转和比例参数，这些参数直接用于初始化高分辨率的优化，使得平移误差得到纠正。试验表明该方法效果良好。

　　还有采用金字塔和其它方法相结合的方式进行医学图像的配准。例如Xu[6]等人采用金字塔和互信息相结合的方法，解决了互信息计算复杂而且配准速度慢的问题， 提出一种新的层积聚集金字塔模型（sliceaccumulation pyramid，SAP）来加速配准过程。大量的对照试验说明新的金字塔模型无论是在计算效率还是优化方法上都要优于小波金字塔模型。而且SAP适用于去除CT 和MRI 的数据伪影，结果表明，SAP适用于多模图像配准。

（3）有限元方法

弹性变形的偏微分方程可通过有限元方法（FEM）求解，采用三要素模型来模拟刚性、弹性和流体结构的性质。具体是将图像划分为有多个连通结点的三角形网格，根据潜在解剖结构的物理性质为每个结点做标记，例如骨质标记为刚性，软组织标记为弹性，CSF 标记为流体， 标记为弹性和流体的结点通过最小化能量函数变形， 而标记为刚性的结点保持不变。配准由最小化相应标记点距离的相似性测度驱动，但其它的相似性测度也可以结合到能量函数中。

　　N. Archip 等人[7]利用有限元模型对手术前的肝脏MR 图像和手术中的没有对比增强的肝脏CT 图像进行非刚体配准，以改善肝脏射频消融手术中对肿瘤的靶向作用， 并利用13 个做过射频消融手术的病人的数据验证此法的配准效果，并用常规刚体配准以及B 样条、demons 两种非刚体配准方法的结果进行对比。对比结果显示，用有限元方法配准的肝的解剖标志边缘的平均距离是1.64 mm，是其它对比方法中距离最小的。FEM 方法显著提高了配准的精度。