Automatic registration of medical image volumes of different modalities

Klinik bilginin bir parçası olarak, biomedikal imgeler araştırmalar ve sağlık hizmetleri bakımından kritik önem taşımaktadır. Medikal görüntüleme teknolojilerinin gelişmesiyle beraber, çoklu-modaliteli görüntüler, sağlık hizmetlerinin kalite ve verimliliğinin geliştirilmesinde giderek artan önemde rol oynamaktadır. Çoklu-modaliteli hacimsel görüntü çakıştırması, teşhis, tedavi planlama, fonksiyonel çalışma, bilgisayar destekli terapilerde ve biyomedikal araştırmalarda giderek daha önemli hale gelmiştir.Normalize ortak bilginin doruklaştırılması ile çakıştırma, enformasyon teorisi prensiplerinden türetilen yoğunluk tabanlı bir görüntü çakıştırma yöntemidir. Ortak bilgi, güçlü ve isabetli oluşundan dolayı, yoğunluk tabanlı çoklu modaliteli hacimsel çakıştırmalarda yaygın hale gelmiştir. Ancak, bu yaklaşım, hacimsel bir görüntünün geometrik dönüşümünü gerçeklemek ve iki görüntü arasındaki ortak bilgiyi hesaplamak için, zaman alan yoğun hesaplamalar içermektedir.Ortak bilgi teorisi temel alınarak, çeşitli çoklu-modaliteli hacimsel beyin görüntü setlerinin çakıştırılmasında yüksek düzeyde isabete sahip olan tümüyle otomatik güçlü ve hızlı bir yöntem geliştirilmiştir.Bu tezde, geometrik dönüşüm ve normalize ortak bilgi fonksiyonun hesaplanmasındaki külfetin azaltılması için 3-Slice isimli yeni bir yaklaşım tanıtılmıştır.Önerilen hacimsel görüntü çakıştırma yöntemi, normalize ortak bilgi ölçütünü, SPSA olarak bilinen çok hızlı bir algoritma kullanarak optimize etmektedir. SPSA ilk kez bu çalışmada biyomedikal hacimsel görüntülerin çakıştırılmasında kullanılmıştır. Önerilen yöntem, birleşik histogramı oluşturmak için tüm hacimi kullanmak yerine, sadece hacimdeki birbirine dik üç merkezi görüntü dilimini kullanmaktadır. Performans sonuçları gösteriyor ki, yöntemimiz yaygın ortak bilgi hesaplamaları ve diğer optmizasyon algoritmalarında kayda değer bir hız artışı sağlamıştır. Bunlara ek olarak, SPSA kazanç parametrelerinin deneysel ön çakıştırma denemeleriyle hesaplanması yerine, bu parametrelerin, algoritma tarafından otomatik olarak hesaplanmasına yönelik bir yaklaşım sunulmuştur.