【摘 要】
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提出一种基于血管匹配的三维超声与CT图像配准的新方法。首先,基于水平集方法自动分割出CT图像中的血管;其次,由于超声图像中的声影与血管均属于低回声区域,我们结合声影形成
【机 构】
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医学超声关键技术国家地方联合工程实验室/广东省生物医学信息检测与超声成像重点实验室/深圳大学医学院生物医学工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61031003,61101026)
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提出一种基于血管匹配的三维超声与CT图像配准的新方法。首先,基于水平集方法自动分割出CT图像中的血管;其次,由于超声图像中的声影与血管均属于低回声区域,我们结合声影形成的物理原理及图像纹理特性,自动检测出声影区域,以提高配准的鲁棒性;最后,采用进化算法,将CT图像中分割出的血管与超声图像中低回声区域进行匹配。在肝脏体模和临床脾脏数据上进行了实验验证,自动配准的成功率在95%以上,平均目标配准误差在2 mm以内,实验结果验证了本方法的可行性。
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