基于感知器核函数的MRI/US双模图像虚拟渲染机制研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61103165
项目类别：
青年科学基金项目
资助金额：
23.0万
负责人：
辜嘉
依托单位：
中国科学院深圳先进技术研究院
学科分类：
F0209.计算机图形学与虚拟现实
结题年份：
2014
批准年份：
2011
项目状态：
已结题
起止时间：
2012-01-01 至2014-12-31

项目参与者：
秦文健；李志成；郑震；熊骏；温铁祥；张东文；
关键词：
多模态图像 MRI 虚拟渲染超声成像感知器核函数

项目摘要

术前高分辨率磁共振（MRI）和术中实时超声（US）影像之间的配准融合精度对手术导航起着至关重要的作用。本项目拟从理论与实验两方面研究MRI和US双模态数据之间的转化机制，解决术前3D磁共振和术中2D超声影像配准融合的精度、速率和智能问题。以MRI和US两种模态的物理成像机制为切入点，研究超声虚拟渲染方法，理论上建立基于感知器核函数的MRI和US转化数学模型；运用该转化模型实现超声虚拟渲染，从而将多模态配准这一病态问题简化为同模态之间的配准问题；设计精确的光学和电磁复合定位系统并结合GPU技术以加快配准过程；最后利用仿生体模和临床数据对该理论和方法进行验证，实现适用于临床应用的高精度、实时MRI和US融合算法系统。本项目对手术导航中的MRI和超声融合具有重要的学术和临床价值。

结项摘要

术前高分辨率磁共振（MR）和术中实时超声（US）影像之间的配准融合精度对手术导航起着至关重要的作用。本项目在分析多模态医学图像配准融合技术存在问题的基础上，重点分析了配准过程中的准确性、实时性问题，本项目的目标是解决计算机辅助诊断和手术导航中MRI和超声图像配准融合的关键技术问题，通过理论研究，揭示不同模态数据之间的内在本质和转化机制，建立核磁数据和超声数据转化方法，为MRI和超声数据之间配准融合提供理论依据；通过数据转化，将多模态问题转化为同模态问题，探讨医学影像领域中多模态图像配准理论和方法，实现快速、准确、鲁棒的图像配准，解决多模态图像融合的瓶颈问题，为医学影像配准融合领域提供新思路、新方法。最后通过把理论成果应用于实际融合系统中，进行体模仿真和临床验证，寻找适用于临床应用的高精度、实时的配准融合算法。主要创造性成果如下：. 1、通过对超声成像物理原理和成像理论算法的推导与分析，探索了基于MR 图像超声图像虚拟，通过超声物理成像原理分析，确定超声图像重建的关键参数和影响因素，提出了一种改进的快速超声仿真算法，在原有的光线投影模型上加入斑点纹理的仿真，不仅使得仿真结果更加逼真，同时克服传统超声图像仿真方法计算速度慢的缺点，采用MRI 虚拟出超声图像，实现快速准确的超声图像虚拟。. 2、在图像处理算法上提出一系列创新型算法，针对超声图像去噪增强，提出一种基于非局部数字全变差滤波模型，同时还提出了一种基于边缘的距离正则化水平集演化算法（DRLSE）对感兴趣区域的自动分割处理。为了从核磁共振图像中快速、准确获取组织器官，提出了一种基于核图割模型的核磁图像分割新方法。提出的方法经过了大量的实验验证和数据对比，结果显示本文提出的方法能有效地分割腹部的核磁共振组织器官。本课题探索性的对超声图像三维重建进行了研究，从而为实现三维核磁和三维超声图像配准奠定研究基础。. 3、本项目最后还设计一套完整的MRI和US融合系统，采用上述提到超声虚拟技术进行快速的配准，对术前核磁和术中超声配准融合实现经皮肾穿刺实时引导穿刺操作，并进行了临床验证。. 综上所述，本课题研究在超声、核磁多模图像转化和虚拟渲染机制、医学图像处理方法、超声图像三维重建及多模融合配准临床应用研究等方面具有一定贡献，总之，本研究具有较大的应用价值和社会效益。