基于等值面法向量信息的医学图像自动配准算法研究及其临床应用

该研究针对多模三维医学图像自动配准中存在的问题，首次提出了基于等值面法向量信息（Normal Vector Information, NVI）的自动配准算法的理论和解决方案。该课题将在验证所提出算法有效性的基础上，实现可变形配准技术在计算机辅助手术与治疗中的应用。新算法利用医学图像中可提取的等值面法向量信息来实现医学图像配准，它在精度和速度上拥有很大的优势，并更加适用于目前国际上广为关注的可变形配准。这个算法的研究成功，将有望与国际上广泛应用的互信息（Mutual Information）法相媲美,实现自主创新。研究出的算法计划通过临床数据测试（主要针对三维CT、核磁共振图像等解剖结构图像）来验证其可靠性和实用性，并结合有刚体约束的非刚体配准问题，实现人体解剖结构的个性化配准。该算法在学术创新和临床应用上有很强的竞争力，有望实现技术突破，并发表高水平的学术论文。