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[IEEE 2018数字图像计算：技术与应用会议(DICTA) - 澳大利亚堪培拉(2018.12.10-2018.12.13)] 2018数字图像计算：技术与应用(DICTA) - 基于离散周期样条小波与自由形变的临床颈部MRI体积跨受试者图像配准

DOI：10.1109/DICTA.2018.8615825 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 本文提出了一种基于紧支撑样条与离散周期样条小波（DPSWs）的多阈值、多相似性度量及多变换的跨患者图像配准框架，采用高斯-牛顿梯度下降法（GNGD）和梯度下降法（GD）进行优化。我们的主要创新点在于将DPSWs融入变换过程，另一贡献是将越界概念融合至通过多变换与多相似性度量实现的面匹配技术中。特别地，由于单一变换组合、相似性度量（SM）及配准过程的优化无法实现真实形变，需将移动图像调整至配准范围内。该面匹配技术采用边缘位置差异（EPD）相似性度量，通过基于样条的无变形自由形变（FFD）方法，利用多阈值实现从粗到细的面匹配。我们在三维临床颈部磁共振（MR）图像上进行了配准实验，结果表明所提方法具有良好的精度与鲁棒性。
作者： Abdulla Al Suman，Md. Asikuzzaman，Alexandra Louise Webb，Diana M. Perriman，Mark R. Pickering
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种患者间图像配准框架，以解决颈部MRI体积中的解剖变异问题，提高诊断如颈椎肌张力障碍及其他颈部损伤等临床应用的准确性和鲁棒性。

研究成果

所提出的配准框架能有效抑制大规模盆地和小尺度凹陷中的局部极小值，从而提高实现全局最小配准的可能性。数值结果表明该框架对颈部MRI体积具有良好精度和鲁棒性，平均DSC达到0.57。未来工作将包括在更大规模的颈部数据集和公开脑部数据上进行验证。

研究不足

该研究仅基于5名患者的小型数据集，其方法可能无法推广至更大或更多样化的人群。人工标注真实值存在潜在人为误差，且该框架的计算复杂度较高，可能难以满足实时临床应用需求。由于数据集和评估指标的差异，与其他方法的对比属于间接比较。

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