基于薄板样条的MRI图像与脑图谱的配准方法.pdf

第23卷第6期中国生物医学工程学报V0J．23No．6
2004年12月CHINESEJOI『RNAIOFBIOMEDICALENGEER『GDecember

文章编号：0258—8021(2004)一06—479—07
基于薄板样条的Mill图像与脑图谱的配准方法

罗述谦，阎华
(首都医科大学生物医学工程学院，北京~ooo54)

为了将CT、MRI、PET或SPECT等断层扫描图像用于疾病的辅助诊断、放射治疗、手术计划和引导，就必须知道图
像中感兴趣区(R0I)是什么解剖组织，即解决医学图像的解剖标识问题。
医生通常是从解剖书籍、图谱及自身经验来对ROI做出判断。这些书籍和图谱往往给出的是文字描述和有限
数目的，固定位置和方向的断层图片，很难与患者的实际图像联系起来。对于缺乏临床经验的医生来说尤为困难。
数字化3D人脑解剖图谱使医生对人脑深部组织全方位可视化。因此可以将其通过一定的空间变换，与MR体积数
据集中的ROI进行比较，从而得到ROI的解剖标识。但是，没有两个人的大脑是完全一样的。人脑的解剖个体差异
较大，这就要求利用非线性变形的方法做解剖标识。本研究介绍通过薄板样条变换用Talirach脑图谱对MR图像做
解剖标识的方法。

关键词：脑图谱；MR图像；解剖；标识
中图分类号：TP391．41文献标识码：A

引言

随着计算机技术的不断发展，有越来越多的不同成像模式可以用来产生反映人体组织、器官性能的医
学图像，例如反映人体结构形态的CT，区分脑部软组织的MRI，及反映组织功能的PET和SPECT图像等。为
了疾病的辅助诊断、放射治疗、手术计划和引导，都必须知道图像中感兴趣区(ROI)是什么解剖组织。医生
通常是从解剖书籍、图谱及自身经验来对ROI做出判断。这些书籍和图谱往往给出的是文字描述和有限数
目的。固定位置和方向的断层图片，很难与患者的实际图像联系起来。对于缺乏临床经验的医生来说尤为
困难。数字化3D人脑解剖图谱使医生对人脑深部组织全方位可视化。CT、MRI、PET和SPECT图像都是断
层扫描图像，因此可以从体积数据集进行3D重建，得到立体显示。对重建图像中的ROI则可通过一定的空
间变换，与3D人脑解剖图谱进行比较，从而得到ROI的解剖标识。但是，没有两个人的大脑是完全一样的。
人脑的解剖个体差异较大，即使健康人也是如此。本研究以MRI图像为例，介绍如何从中提取ROI，并通过
非线性变形的方法用Talirach脑图谱做解剖标识的方法。

1方法

1．1MRI图像RoI提取

首先用大津阈值法将脑与背景分开，将背景置为O，非背景置为1，得到二值图像。然后对二值图像进行
形态学运算，得到图像的边界。此外，对于某些结构，如第三脑室等，采用区域生长法提取其边缘。
(1)用大津阈值法区分目标和背景区
大津阈值法可以自动寻找阈值，对图像进行划分，将目标物和背景区分开来⋯。把直方图在某一阈值
处分割成两组={1～k}和C1={k+1一m}，两组总方差用下式求出
d()=cO0(。一)+cO1(一)=co0∞(1一po)={(1)

基金项目：国家自然科学基金资助项目(30270401)；国家高技术研究发展计划(863)资助项目(21X／2AA23121)
收稿日期-'2002—01—08；修回日期：2004—10—16

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其中=∑it,l是整体图象的灰度平均值；()=ipi是阈值为|j}时的灰度平均值，()是c0产生
的概率。当被分成的两组总方差为最大时，值便是阈值。
矿=argmara()(2)

(2)数学形态学方法提取边缘
用大津阈值法处理后，得到二值图像，背景象素为0，脑部象素为1。然后进行数学形态法操作，可以提
取图象的边界。常用的数学形态学运算包括腐蚀、膨胀、开和闭等E2]。二值腐蚀和膨胀是最基本的形态学
运算，有多种定义的方法。本研究采用如下定义方法。
集合A被集合B腐蚀，表示为AOB，其定义为
AOB={I(B)A}
该运算的含义是，结构元素B平移至点x后仍在A中，或B完全包含在A中时，B的原点处像素点X的集合。
腐蚀操作具有收缩图像的作用。对于互相粘接的颗粒图像，利用腐蚀运算可以将它们分开。
膨胀表示为A0，其定义为
A0B：{I[(台)nA]≠}
含义是，先对结构元素B关于自身原点做映射，得到(台)。再将其平移至点X与A的交集不为空集的像素
点x的集合。也就是说，§位移后与A至少有一个非零元素相交时，B的原点位置的集合。用圆结构元素对
图像进行膨胀操作相当于各向同性的增大或扩张，可以填充图像中的小孔及在图像边缘中的小凹陷部分。
对于图像A和圆盘，运算(A0B)＼A给出A
的外边界；A＼(AOB)给出A的内边界。对MR图象
用数学形态学方