Pružná registrace obrazů je klíčovou technikou ve výpočetní neuroanatomii. V tomto článku je navržena registrace metodou iterativního lícování podobrazů s několika vylepšeními z oblastí mnohorozměrné multimodální registrace a registrace založené na význačných bodech. Je zde použita symetrická multimodální podobnostní metrika, díky které je možno registrovat obrazy různých subjektů na libovolný digitální atlas mozku. Výsledné deformace jsou získány pomocí interpolační techniky založené na radiálních bázových funkcích. Deformace potlačují v obrazech pouze hrubé tvarové rozdíly mezi různými subjekty a ponechávají v nich jemnou anatomickou variabilitu, která bývá předmětem následného zkoumání vybranými morfometrickými metodami. Součástí příspěvku jsou kvantitativní výsledky z experimentálního ověření navržené metody se čtyřmi různými podobnostními metrikami na obrazových datech ze simulátoru obrazů mozku.

Deformable image registration is a fundamental technique in computational neuroanatomy. An iterative multilevel block matching technique with the use of several recent inventions is proposed here. A symmetric multimodal similarity measure allows to register subject images to an arbitrary digital brain atlas. Smooth deformations produced by scattered data interpolation based on compactly supported radial basis functions suppress gross inter-subject differences and preserve the localized anatomical variability which may be further studied with selected automated morphometry methods. Four similarity measures are tested in an experiment with image data obtained from the Simulated Brain Database and a quantitative evaluation of the algorithm is presented.

Institute of Biostatistics and Analyses Masaryk University Czech Republic

Málorozměrná multimodální pružná registrace obrazů mozku z MRI ve stereotaktickém prostoru

References provided by Crossref.org

Lit.: 16