Metodología para el registro multimodal de imágenes 3D utilizando información mutua

El registro es una de las tareas más importantes dentro del procesamiento de imágenes, consiste en encontrar una transformación geométrica que relacione los puntos de una imagen y otra, con el fin de corregir las diferencias de tamaño, posición, orientación o distorsión espacial que pueda presentarse, para el caso de imágenes médicas, el objetivo es que el especialista pueda realizar el diagnóstico de una enfermedad o planear una cirugía extereotáxica haciendo una comparación directa entre ellas, llevándolas a un sistema de coordenadas común. El aspecto más importante sobre el cual se fundamenta el trabajo desarrollado, es lograr que se puedan mapear las imágenes de un atlas cerebral previamente etiquetado por especialistas, sobre la imágenes 3D de un paciente desconocido, para ello se requiere que las técnicas de registro de imágenes puedan tolerar las múltiples variaciones de la escena y minimizar el error de emparejamiento de tal manera que puedan utilizarse en aplicaciones de neurocirugía. En este trabajo se propone una metodología para el registro multimodal de imágenes 3D de tomografía computarizada (CT) e imágenes de resonancia magnética (MRI). El procesado previo de la imagen es fundamental para mejorar el desempeño de las etapas siguientes, es por esto que se realiza una etapa de filtrado utilizando filtros espaciales (media, mediana, gaussiano y unsharp), posteriormente se evalúa el desempeño de los filtros utilizando la métrica Q (Quality), el error cuadrático medio (MSE) y la relación pico señal a ruido (PSNR). Para el registro se utilizan transformaciones rigidas, no rigidas y finalmente se realiza el registro multimodal utilizando la información mutua como métrica de desempeño.Registration is an important problem and a fundamental task in image processing technique. It is a process of finding a geometrical transformation that relates the points of an image to their corresponding points of another image in order to correct differences in size, position, orientation or spatial distortion. The main goal is to aligning multimodal images accurately in order to help medical specialists to take different image modalities to one coordinate system, so that the complementary information in the image can be accessed more easily. This means that they can map images from a new patient to a previously labeled diagnostic image. In this work, I develop a method for automatic registration of CT and MRI images employing maximization of mutual information. First, images are filtered using spatial filters, then I use PSNR, Mean Squared error and Q Metric to measure the filter efficiency. For registration, Rigid and non-rigid transformations are used. Cross-correlation and mutual information are used as similarity measure

4D Non-rigid registration of renal dynamic contrast enhanced MRI data

Master'sMASTER OF ENGINEERIN

Global 3D Rigid Registration of Medical Images

We present in this paper an iterative algorithm for the simultaneous registration of multiple 3D medical images. The proposed algorithmis a point-based registration method and is based on global registration techniques rather than the traditional pair-wise registration methods. Corresponding feature points, known as extremal points, are first automatically extracted from the 3D images and are used as the matching features in the registration process. These extremal points are stable landmarks, as the relative positions of these points are known to be invariant according to 3D rigid transformations. The registration algorithm is based on a novel weighted least squares formulation and it also incorporates 3D noise models on the extracted feature points. Results will be presented for the 3D rigid registration of three successive images of the same patient taken at different periods of time