1、1,2008-10-17,SPM的图像预处理,上海交通大学医学院 张剑戈 ,2,2008,图像预处理的目的,消除个体差异，使不同个体的图像可以彼此比对。 消除同一个体不同时间点所成图像之间的差异。 消除噪音；扩大有效信号的空间范围。 提取脑部的不同组织结构。,3,2008,SPM的预处理界面,4,2008,图像预处理选项的说明,图像归一化（Normalize）是核医学图像最重要的处理步骤，针对不同的个体。 图像配准（Coregister）假设图像为刚体，针对同一个体。 图像排列（realign）针对同一个体，在短时间内的序列图像，多用于fMRI图像。 图像平滑（Smooth）用于滤除噪声 图像
2、分割（Segment）多用于MRI图像处理。,5,2008,图像预处理的原理,图像归一化、配准和排列等操作，将不同模式或者时间点的图像，通过空间变换映射到同一坐标系中，以 充分利用图像所含的信息，实现图像间的比对；问题1：如何变换 问题2：如何评价变换空间变换可以分为线性变换和非线性变换两种；,6,2008,空间变换的线性方法,仿射变换矩阵组合形式平移矩阵,7,2008,空间变换的线性方法,旋转矩阵,旋转,仿射,投影,8,2008,空间变换的非线性方法,多项式基函数,9,2008,空间变换结果的评判,误差是计算配准参数的准则,10,2008,基于特征点的方法,代价函数 原始图像选择特征点空间变
3、换,11,2008,基于表面的方法,分割表面表面非线性形变,12,2008,最小二乘法,误差： 改变空间变换的参数后，误差为：目的找到恰当的参数，使最小： SPM在realign，normalize的过程中都使用了最小二乘法,13,2008,基于相似性的方法,相关性联合熵互信息,14,2008,相似性的图像配准,互信息配准方法针对刚体配准有良好的效果针对互信息方法的改进,15,2008,基于分割的配准方法,将图像分割为不同组织不同组织分别进行配准，以解决不同组织灰度差异的问题 SPM在处理fMRI时，会使用该方法,16,2008,图像空间重采样,空间变换后的图像要进行重采样空间重采样的常见方式
4、 最近邻 双线性 多项式（3次） 样条,17,2008,不同插值方法的结果,选择插值方法需要综合考虑精度和速度,18,2008,图像配准的误差,任何图像配准方法都可能会存在误差空间变换的模型、空间变换参数的计算、空间重采样都有可能引入误差,19,新华医院,2008,图像配准精度的验证,主观验证模型验证 标记点验证 对图像配准的验证始终是困难的,20,2008,SPM图像空间变换的步骤,使用刚体模型进行线性变换 使用基函数模型进行非线性变换,21,2008,图像平滑,SPM使用3维高斯函数进行图像平滑处理 将体素扩展为区域 增加敏感性 提高SPM的稳定性 对象内部的平均,22,2008,总结,2
5、3,2008,主要参考资料,http:/www.imm.dtu.dk/fn/bib/Nielsen2001Bib/ 张剑戈 潘家普，医学图像配准技术，上海第二医科大学学报，2003，23(2):180-182 http:/www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/ Ji Jim Xiuquan，Pan Hao, Liang Zhi-Pei , Further Analysis of Interpolation Effects in Mutual Information-Based Image Registration IEEE transactions on medical imaging, 2003，22( 9):1131-1140 Lehmann TM, Gonner G, Spitzer K, Survey: Interpolation Methods in Medical Image Processing, IEEE transactions on medical imaging, 1999 18(11): 1049-1075,24,2008,谢谢!,
