MattesMutualInformation

Mattes взаимное информационное метрическое строение

развернуть все на странице

Описание

A MattesMutualInformation объект описывает взаимное информационное метрическое строение, которую вы передаете в функцию imregister для решения проблем регистрации изображений.

Создание

Можно создать MattesMutualInformation объект с использованием следующих методов:

  • imregconfig - Возвращает MattesMutualInformation объект в паре с соответствующим оптимизатором для регистрации мультимодальных изображений

  • Вход 

    metric = registration.metric.MattesMutualInformation;
    в командной строке создает MattesMutualInformation объект с настройками по умолчанию

Свойства

расширить все

Количество пространственных выборок, используемых для вычисления метрики взаимной информации, заданное как положительный целочисленный скаляр. NumberOfSpatialSamples определяет количество случайных пикселей imregister используется для вычисления метрики. Результаты вашей регистрации более воспроизводимы (за счет эффективности), поскольку вы увеличиваете это значение. imregister использует только NumberOfSpatialSamples когда UseAllPixels = 0 (false).

Типы данных: double | single | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | int8 | int16 | int32 | int64

Количество интервалов гистограммы, используемых для вычисления метрики взаимной информации, заданное как положительный целочисленный скаляр. NumberOfHistogramBins определяет количество интервалов imregister используется для вычисления гистограммы распределения соединений. Минимальное значение 5.

Типы данных: double | single | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | int8 | int16 | int32 | int64

Опция вычисления метрики с использованием всех пикселей в области перекрытия изображений при вычислении взаимной информационной метрики, заданной как логический скаляр.

Вы можете достичь значительно лучшей эффективности, если установите это свойство на 0 (false). Когда UseAllPixels = 0, а NumberOfSpatialSamples свойство контролирует количество случайных пиксельных местоположений, которые imregister используется для вычисления метрики. Результаты вашей регистрации могут не воспроизводиться при UseAllPixels = 0. Это потому, что imregister выбирает случайный подмножество пикселей из изображений, чтобы вычислить метрику.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Создайте MattesMutualInformation объект и использование его для регистрации двух МРТ- изображения колена, которые были получены с использованием различных протоколов.

Чтение изображений в рабочую область. Изображения являются мультимодальными, потому что они имеют разную яркость и контрастность.

fixed  = dicomread('knee1.dcm');
moving = dicomread('knee2.dcm');

Просмотрите несовпадающие изображения.

figure
imshowpair(fixed, moving,'Scaling','joint');

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

Создайте объект строения оптимизатора, подходящий для регистрации мультимодальных изображений.

optimizer = registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary;

Создайте объект строения метрики, подходящий для регистрации мультимодальных изображений.

metric = registration.metric.MattesMutualInformation
metric = 
  registration.metric.MattesMutualInformation

  Properties:
    NumberOfSpatialSamples: 500
     NumberOfHistogramBins: 50
              UseAllPixels: 1

Настройте свойства оптимизатора так, чтобы задача сходилась на глобальных максимумах. Увеличьте количество итераций, которые оптимизатор будет использовать для решения задачи.

optimizer.InitialRadius = 0.009;
optimizer.Epsilon = 1.5e-4;
optimizer.GrowthFactor = 1.01;
optimizer.MaximumIterations = 300;

Выполните регистрацию.

movingRegistered = imregister(moving,fixed,'affine',optimizer,metric);

Просмотр зарегистрированных изображений.

figure
imshowpair(fixed, movingRegistered,'Scaling','joint');

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

Совет

  • Большие значения взаимной информации соответствуют лучшим результатам регистрации. Можно изучить вычисленные значения взаимной информации Маттеса, если вы включите 'DisplayOptimization' когда вы звоните imregister, для примера:

    movingRegistered = imregister(moving,fixed,'rigid',optimizer,metric,'DisplayOptimization',true);

Алгоритмы

Взаимные информационные метрики являются информационными теоретическими методами для измерения того, как связаны две переменные. Эти алгоритмы используют совместное распределение вероятностей дискретизации пикселей из двух изображений, чтобы измерить уверенность в том, что значения одного набора пикселей совпадают с аналогичными значениями в другом изображении. Эта информация является количественной мерой того, насколько похожи изображения. Высокая взаимная информация подразумевает большое снижение неопределенности (энтропия) между двумя распределениями, сигнализируя, что изображения, вероятно, лучше выровнены.

Алгоритм взаимной информации Mattes использует один набор пиксельных местоположений на время оптимизации вместо рисования нового набора при каждой итерации. Количество выборок, используемых для вычисления оценок плотности вероятностей, и количество интервалов, используемых для вычисления энтропии, можно выбрать пользователем. Функция предельной и плотности вероятностей в соединениях оценивается в равномерно распределенных интервалах, используя выборки. Значения энтропии вычисляются путем суммирования по интервалам. Ядра B-сплайна нулевого и третьего порядков используются для вычисления функций плотности вероятностей фиксированных и движущихся изображений, соответственно [1].

Ссылки

[1] Rahunathan, Smriti, D. Stredney, P. Schmalbrock, and B.D. Clymer. Регистрация изображений с использованием жесткой регистрации и максимизации взаимной информации. Плакат представлен в: MMVR13. 13-я ежегодная конференция «Медицина встречает виртуальную реальность»; 2005 января 26-29 года; Лонг Бич, Калифорния.

[2] Д. Маттес, D.R. Haynor, H. Vesselle, T. Lewellen и W. Eubank. «Нежесткая регистрация мультимодальных изображений». (Рабочий документ) .Medical Imaging 2001: Обработка изображений. SPIE Publications, 3 июля 2001 года. стр 1609–1620.

См. также

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2012a

Документация по Image Processing Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте