基于CUDA加速的多模态膝关节图像配准

• 作者: 蒲云洁 王学渊
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 多模态配准 数字影像重建 梯度方向 CUDA加速 参数优化
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与管理
• 页码范围: 11-14,26
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2022.03.003

摘要

不同模态的医学图像包含了不同的信息,这些信息对医生和患者来说通常是互补的.针对单一模态医学图像信息缺失的问题,提出了一种基于CUDA加速的多模态医学图像快速配准算法.算法首先通过数字影像重建(Digitally Reconstructed Radiograph,DRR)技术将采集到的患者膝关节CT三维体数据转化成二维平面图像数据,将该图像数据作为配准浮动图像,同一患者采集的X光图像作为配准参考图像;然后通过进行刚体变换粗配准,再采用梯度方向测度计算相似性测度;最终利用CMA-ES优化算法对参数进行优化,直到完成配准整个过程.实验结果表明,算法配准成功率高,精度好,具有较强的鲁棒性,在患者膝关节X光有噪声或者病态的情况下仍然具有较高的配准成功率.