论文摘要
脑图谱与人脑MR图像的配准作为医学图像处理中的一个重要研究方向,是实现标准脑数据与个体数据融合的基础,对于人脑疾病的辅助诊断、放射治疗、手术规划和导航等具有深远的临床意义。由于人脑解剖结构的复杂性、组织器官的不规则性以及个体之间的差异性,使得医学图像的配准成为一个难点。针对T2加权MR图像和Talairach脑图谱的特点,本文对基于Talairach变换的线性配准和基于近似薄板样条的非线性配准进行了探索和研究,并且实现了Talairach变换线性配准中脑皮质标志点的自动定位。Talairach变换基于人脑Talairach空间中的8个标志点:前联合（AC）、后联合（PC）、最前点（A）、最后点（P）、最左点（L）、最右点（R）、最高点（S）和最低点（I）,其中AC和PC点位于大脑正中矢状面（MSP）上;A、P、L、R、S、I这6个点位于大脑皮质上,是大脑皮质层的边界点。这8个点将大脑分为12个区域,在每个子区域中进行仿射变换。实验表明该配准算法运算时间短（仅需34秒钟）,实现了人脑解剖组织的匹配。近似薄板样条弹性变换是基于点约束的非线性变换配准方法,通过最小化弹性薄板的弯曲能量函数来获得插值表面,它可以克服特征点存在定位误差而产生局部畸变这一缺点。实验表明该算法实现了结构变化复杂的大脑解剖组织更为精确的配准,并且具有一定的鲁棒性。脑皮质标志点的定位是实现Talariach变换线性配准的基础。为实现其自动定位,本文采取了首先用基于三维形变曲面模型的方法提取大脑皮质层,然后再自动定位脑皮质标志点的方案。实验表明该方案可行,具有快速性和准确性。在以上算法研究的基础上,用C++语言设计开发了一套适用于Talairach脑图谱与神经影像配准的软件系统。该系统不仅适用于脑图谱与MR图像的配准,也适用于其它模态医学图像间的配准,且具有可扩展性强、可视性好等特点,在医学图像分析中具有实用价值。