基于ITK和VTK医学图像配准方法的研究与应用

摘要

医学图像配准就是寻求一种空间变换,使得两幅医学图像在对应的解剖点达到最大匹配。
　　 近年来,图像配准的研究越发热门起来,各种图像算法相继涌现。ITK正是此研究领域的先驱者和佼佼者,它是专门用于医学图像分割与配准的算法库,涵盖了大量算法和实例,但缺乏可视化,往往借助数据可视化软件开发包VTK联合应用。
　　 基于此本文对ITK和VTK进行了深入学习和研究,并利用它们进行了一系列图像处理工作。着重分析了ITK里封装的医学图像配准算法,归纳并整理算法和核心内容,以配准精度、效率、鲁棒性为标准,对多分辨率配准,基于互信息的多形态配准等主要配准算法进行优化改进,设计开发了一个医学图像算法平台软件,实现了ITK和VTK的相关功能模块,如多种图像格式的读取、三维可视化、图像分割和图像配准等,加入了配准界面框架系统,实现了对上述配准方法实验验证,为配准提供了可视化和交互性,对医学影像相关软件研发提供了实验模板和参考素材。在此基础上,本文并建立了医学图像算法平台网站,展示课题研究成果。本文的主要工作有两个:一是研究整理并实现了主要国内外医学图像配准算法,并结合VTK、ITK和MFC将配准结果可视化显示出来,实现三者的相互连接,直观验证算法的实际配准效果,方便学习、研究、商业化;二是对基于ITK的主要医学图像配准方法进行了系统和实验性的改进,并建立医学图像算法平台网站,展示研究成果,指导实践。