典型文献
基于T2DR-Net和互信息的光学-CT图像配准方法研究
文献摘要:
荧光分子断层成像技术(fluorescence molecular tomography,FMT)系统中为获得体内光源的结构信息,需要利用CT体数据.FMT系统在进行光学图像与CT图像的配准时,由于两种模态图像的成像原理、图像风格和图像维度等方面的差异,导致传统配准方法耗时长、效果差.本研究提出了一种基于T2DR-Net(texture transfer and dense registration net)与互信息的光学-CT图像配准方法,实现FMT系统中白光图像与CT图像的配准.该方法将光学-CT图像配准分为粗配准和精配准两个部分.在粗配准阶段,利用Cy-cleGAN实现了FMT白光图像和CT投影像的纹理迁移,以降低两种图像纹理差异对图像配准的影响,并提出了DenseReg-Net模型获取白光图像和CT投影像粗配准参数;在精配准阶段,通过互信息方法进一步对两种模态图像配准,并得到最终的配准结果.利用1330张光学图像和39711张CT投影像作为样本集来验证配准方法的有效性,实验结果表明,本研究提出的光学-CT图像配准方法,相关系数为0.8797±0.0175,结构相似性为0.8683±0.0051,模型配准时间为(2.88±1.39)s.模型的配准效果及其稳定性优于传统方法.此外,与传统方法相比,速度提升了约60倍.
文献关键词:
图像配准;荧光成像;2D/3D配准;纹理迁移;互信息;光学/CT图像配准
中图分类号:
作者姓名:
崔建良;陈春晓;陈志颖;姜睿林
作者机构:
南京航空航天大学生物医学工程系,南京211106
文献出处:
引用格式:
[1]崔建良;陈春晓;陈志颖;姜睿林-.基于T2DR-Net和互信息的光学-CT图像配准方法研究)[J].生物医学工程研究,2022(02):143-150
A类:
T2DR,纹理迁移,DenseReg
B类:
Net,互信息,图像配准,配准方法,荧光分子,断层成像技术,fluorescence,molecular,tomography,FMT,得体,光源,结构信息,光学图像,准时,成像原理,和图像,统配,texture,transfer,dense,registration,net,白光,粗配准,Cy,cleGAN,图像纹理,信息方法,张光,样本集,结构相似性,荧光成像
AB值:
0.2855
机标中图分类号,由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成,仅供学习研究参考。