关键词：
医学影像重建
图像配准
图像插值
图像拼接
摘要：
医学成像通常是指在数字健康检查中,以诊断和治疗为目的,创建被试者体内解剖结构影像的技术和过程。常见的医学成像包括解剖成像和功能成像两种模式,其技术生成的图像可以提供被试者的组织、结构和功能信息。医学影像诊断是临床数据中较为重要的诊断依据之一,通常医生需要借助医学影像判断被试者是否存在病灶区域,并根据病灶的轻重程度对疾病状态进行评估和分级。在影像采集过程中,获取的原始医学影像由于样本自身重力、扫描成本以及操作不当等因素,出现器官或组织在成像的过程中引发物理性撕裂、分辨率降低或者拼接顺序错乱的现象,导致图像退化。医学影像重建针对不同的退化原因,借助算法思维和计算机算力的辅助,通过一系列的图像处理技术,将退化图像重建为理想情况下的完整图像。重建后的医学影像能够在分类、检测和分割等领域进行研究建模和量化分析,为临床提供数据标注和统计分析方面的参考,达到提高诊断准确率和效率的目的。因此,在医学影像处理和分析中,影像重建具有极其重要的作用。图像配准、插值和拼接是医学影像重建相关应用的重要方法,有利于多方面整合被试者的影像信息、提高图像分辨率以及复原完整图像,为疾病预测与分析、辅助诊断等提供了技术支持。在临床解决实际问题的过程中,由于医学影像在获取和应用中的特殊性,包括因操作过程、采集时长以及医生工作量等因素产生的复杂需求,通常需要联合配准、插值和拼接等多项任务交叉进行。图像插值是配准中不可或缺的关键步骤,配准有利于拼接精确度的提高,拼接结果也可以应用于插值和配准的过程中。为解决医学影像临床基础研究中的实际需求,针对图像重建任务中面临的难题,基于图像处理和分析领域的关键技术,本文主要研究内容包括以下几部分:(1)基于分段配准的有损伤性鼠脑光片荧光显微影像重建。在鼠脑光片荧光显微影像的采集过程中,因鼠脑自身重力或操作过程不慎等原因,容易引起器官或组织产生物理性撕裂。针对以上问题,本文借助核磁共振成像可用于颅腔内或活体扫描的优势,提出了基于核磁共振与光片荧光显微影像分段配准的影像重建方法。考虑两种模态影像在鼠脑解剖结构上的一致性,利用Waxholm空间图谱及其对应的标注图像,使用随机游走和形态学方法分别对鼠脑核磁共振和光片荧光显微影像进行无监督分割。将配准应用于分割后的光片荧光显微影像和核磁共振影像,获取全局范围内的形变场。结合基于核磁共振影像的模板和拉普拉斯方程对各部分的形变场进行图像融合,通过图像扭曲和重采样获取到修复后的光片荧光显微影像。该方法解决了分段配准过程中多模态影像无监督分割以及图像融合的问题,被初步应用在鼠脑同体配准和异体配准中,为鼠脑光片荧光显微影像的后续处理和分析提供了思路。(2)基于空间信息和插值的多模态人脑核磁共振影像重建。在人脑核磁共振T2-Flair加权影像的采集过程中,由于存在成像条件的限制,包括扫描时长、成像序列差异或采集成本等,通常仅能在某一轴向平面获取高分辨率的三维核磁共振影像数据。针对以上问题,本文利用T1加权影像扫描时间短的优势,提出了基于空间信息和插值的多模态图像重建方法。该方法结合高层厚值的T2-Flair加权影像和低层厚值的T1加权影像间的多模态信息,引入空间约束关系,结合条件生成对抗网络构造出图像高分辨率重建模型。在可视化和量化评估方面,该模型均被证实能够有效提高某一轴向平面的分辨率,为后续图像病灶区域分割或疾病分析等工作提供了高分辨率的数据。(3)基于图像拼接的组织病理影像重建。在与人体组织病理影像相关的多模态影像研究中,由于组织病理影像仅对局部组织制作切片,无法满足联合其它模态高分辨率影像在全局范围内分析影像间相关性的需求。针对以上问题,本文融合无重叠图像拼图的思路,提出了基于图像拼接的组织病理影像重建方法。该方法建立在病理切片为矩形的前提假设下,构造出一个未知方向和排列的碎片重建问题。结合马氏梯度度量和投影的幂方法的优势,基于二次规划模型,该方法将碎片间的组合优化难题转化为有约束的非凸优化问题,建立一种图像拼接模型。利用马氏梯度度量计算碎片相邻的关系,既考虑了边缘像素的灰度信息,又引入了边缘像素的梯度信息,提高了度量的准确性。基于投影的幂方法能够将碎片间的相邻关系在高维空间中表示,并结合随机的初始排序状态,利用迭代的幂方法和空间投影,进一步保证优化算法在高维空间中收敛到最优解的准确性,减少图像重建和复原的时间。在可视化和量化评估方面,该方法验证了无重叠未知方向和排序的图像拼接重建算法的有效性,为后续不规则碎片图像重建以及基于病理影像的多模态影像分析提供了潜在思路。综上所述,本文从医学影像诊断和基础研究面临的实际需求出发,根据数据集的特点和待解决的问题设计模型与算法,达到完成医学影像重建任务的目的。实际需求方面包括鼠脑光片荧光显微影像物理性损伤修复重建、人脑核磁共振T2-Flair加权影像高分
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