多模态医学图像配准和融合方法及其临床应用进展
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【摘 要】多模态医学图像的配准、融合技术的主要目标在于将解剖图像与功能图像进行联合，从而使人体内部结构在图像方面呈现出来，帮助医生进行诊断。本文在对医学图像技术进行研究后，对多模态医学图像的配准方法进行了算法更新，同时依据局部特征实现图像信息的整合。最后对医学图像配准融合在临床当中的应用进行全面概述。
【关键词】多模态；医学影像配准；图像结合；临床应用发展
现代医学诊断学的发展，是医学与计算机技术相互融合的过程，在新阶段，人体医学图像作为重要的辅助诊断技术，目的在于通过计算机技术进行数学建模，从而实现对影响的处理。通过合理运用计算机辅助系统，可以极大程度提升医生在进行诊断时的准确率以及诊断速度。而在图像处理中，系统借助图像输入、处理、融合、分类实现诊断过程的可视化，使诊断对象的病理特征更加直观、具象。
一、多模态医学图像配准与融合方法
（一）多模态医学图像配准方法
医学图像技术之中，图像的配准过程一般需要进行空间变换、相似测度函数以及优化三个部分。随着技术发展，多模态医学图像的配准相较于传统单模态图像而言，难度更高，其配准方法中主要的差别集中在相似测度函数这一方面，以灰度差平方和（SSD）为例，传统的单模态图像在进行配准时，其操作方式简单，计算效率高，鲁棒性能优异。但是在多模态图像配准时，由于配准算法需要对灰度分布进行函数测度，因此存在较大的图像模态差异，最终导致灰度值以及函数呈现出不稳定状态，导致配准无法完成。为了解决多模态医学图像配准无法完成的问题，现代研究领域提出了通过特征提取算法，来解决配准问题。
在图像之中，点特征的存在较为普遍，因此在进行特征提取算法设计时，通常依据区域相似策略，对参考图像当中的待提取点进行设定，再以此点为中心，进行窗口设置。目标图像需要与之进行对应，形成对应窗口。两个窗口在进行相似测度函数时，通过最大取值的方式，能够使中心点完成对应。在完成对应点的提取之后，根据非刚性配准算法中的FFD模型，可以完成图像特征的配准。其中，通过集合的方式对待配准图像进行表示，再计算得到图像中窗口内部的均匀控制网络，运用坐标的方式，将网格间距在x轴和y轴上表达，FFD模型可以给出一维的样条张量。在一维网格之上，通过多组控制网格形成各个网格层级，最终完成层级之间的控制定点递增，使FFD模型能够形成多层子模型。每一个网格的控制定点与其所在层级之间具有性变函数，通过调用BA算法，能够使所有层级之间形成终极形变函数。研究人员可以对形变函数开展相似测度函数的分析，是指作为互信息的表达方式，实现梯度优化。这种互信息下的梯度优化在CT、MRI等图像配准之中应用广泛，精准度极高。
（二）多模态医学图像融合方法
多模态医学影像融合，是对于医学影像配准的处理，融合图像需要对原图像信息进行保留，但是也需要对图像信息变化进行反应。在目前的技术研究中，研究人员根据人类观察过程中的视觉特点，采用了尺度分解变换来完成图像融合，这种融合方法在多模态医学图像处理中需要进行多个步骤的实践[1]。首先，操作人员需要对原图像内容进行处理，使其完成分解，分解内容为高频或低频的子带，随后，根据既定的融合规则，将各个子带一一匹配，完成融合。最后，采用逆变换设备对融合的结果进行分析，判断是否存在融合问题和特征出入。这种尺度变换融合方法虽然使目前广泛采用的处理技术，但是在具体的应用过程中却受到变化工具的限制，例如在金字塔变换中，操作人员利用变换工具进行变换时，往往只能将图片层次进行分解，但无法对高频图像完成划分方向。因此在研究领域，研究者希望借助剪切波的变换来解决现存问题。
在剪切波变换中，剪切波的离散化性能能够解决多尺度分解变换所造成的融合问题，在实际应用中，研究人员在多尺度分解郭恒中，对下采样操作进行了处理，使其能够在方向局部化开展时，可以与剪切滤波器相互结合，通过伪极化的方式，实现平移操作，在标准的剪切波下，平移过程具有不变性质。在以往的变换融合中，由于缺少平移不变这一特性，容易使得整个变换过程出现伪吉布斯现象，为了对其进行客服，需要将标准剪切波的离散性能融入到变换过程之中，以金字塔变换为例，下采样金字塔滤波器在使用时，每一个层级都需要对上一个层级的滤波器进行采样操作，这种滤波操作能够使伪极化网络通过窗函数完成平移不变性质的维持，并在傅里叶变换时直接通过二维卷积完成运算，保证图像融合的准确性。实现平移不变性质的保持后，图像的分解内容子带则具有了垂直、水平以及对角三种性质，在尺度性更加完善的同时也具有了方向性。
二、多模态医学图像配准、融合的临床应用
（一）放射性治疗中图像引导技术的应用
在临床医学中，放射性治疗的主要目的在于通过放射医疗器材对肿瘤靶区进行放射，从而提高其射线吸收量，并降低危害器官的射线吸收量。在这一过程中，通过运用多模态的医学图像系统，能够针对患者的身体环境进行三维图像的生成，从而保证肿瘤靶区以及受到威胁器官能够在图像技术下得到动态跟踪和监测。对于临床医生来说，通过合理运用图像配准技术，能够提升放射治疗的精准程度。在先进的图像系统中，图像处理平台还会依据算法对所获得的影响数据进行处理分析，放射治疗的要求下，患者的呼吸运动特征、肿瘤的变化特征、解剖组织的变形情况，都能够通过图像系统来完成定量分析，帮助临床医生进行精准的控制[2]。以目前广泛应用于放射科临床治疗中的IGRT系统为例，该系统就是通过运用多模态医学图像配准技术，实现了诸多临床能力。例如放疗摆位可以依靠系统的分析进行三维图像的建立，并在导入了患者CT图像后，实现刚体配准，最终得到治疗床的调节参数。此外，在自适应放疗技术中，系统还能够进行在线的形变配准，从而使放射计划更具有针对性。
（二）临床手术中可视化图像应用
在一些重要的临床手术中，多模态的医学图像技术应用同样广泛。以人体假肢的安装手术为例。在手术开展之前，临床医生可以依据多模态医学图像技术对人的假肢在正常活动下的受力状态进行分析，再根据CT数据对假肢进行三维建模设计假体，并与力学分析进行融合，形成设计方案。在假肢制作和手术过程中，图像技术还能够与RP快速成型技术相互融合，使可视化的假肢制作和假肢植入能够树顺利完成。在最后通过熔模铸板，实现硅胶翻模。并依次进行打孔和消毒，保证整个手术流程顺利、通常。
三、结论
综上所述，在现阶段的临床医学中，临床医生对于可视化辅助医学诊断系统的要求较高。多模态医学图像的配准和融合是医学图像技术发展的前进方向，在研究领域，研究者希望借助算法的革新和技术的创造，使多模态医学图像的配准更为精确，融合也更具效率，最終达到提高诊断效果的目的。
【参考文献】
[1]王丽芳，成茜，秦品乐等. 基于多层P样条和稀疏编码的非刚性医学图像配准方法[J/OL]. 计算机应用研究，2018（07）：1-2.
[2]史益新，邱天爽，韩军等.基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准方法[J].中国生物医学工程学报，2015，34（01）：1-7.