《基於高階統計形變模型的非剛體腦圖譜自動配準》是依託北京理工大學，由唐宋元擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於高階統計形變模型的非剛體腦圖譜自動配準
- 依託單位：北京理工大學
- 項目負責人：唐宋元
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
腦圖譜配準是近年來在醫學圖像處理領域的熱門研究方向之一， 它是監測與診斷疾病，腦區定位，制定手術計畫，大腦發育研究等的基礎步驟。腦圖譜配準主要採用非剛體配準的方法，將腦圖譜和患者腦圖像配準，圖譜的信息就能在病人的圖像中顯示,給醫生提供巨大的幫助。 或將患者的圖像通過配準歸一化到圖譜空間， 有利於對不同大小和不同形狀的大腦進行研究。目前主要研究集中在提高配準精度和配準速度。本課題圍繞上述方面展開研究，有關內容如下：（1）高階統計形變模型的建立，(2)基於高階統計形變模型的配準，（3）配準精度評價，（4）將所開發的算法套用在腦區分割和老年痴呆症研究。
結題摘要
圍繞醫學圖像的配準，分割，重建等問題展開研究，取得了一些有特色的創新性成果。 本研究完成了高階形變模型的建立以及基於高階形變模型的配準，並利用相關研究對老年痴呆病的診斷進行了探討。同時利用變形最佳化從圖像中重建三維血管，以及採用levelset對醫學圖像分割展開了研究，取得較好的結果。
