本站原创引言
医学影像学是临床诊断信息的重要来源之一.根据医学图像所提供的信息内涵,可将医学影像分为两大类：解剖结构图像（CT,MRI,B超等）和功能图像（SPECT,PET等）.这两类图像各有其优缺点：功能图像分辨率较差,但它提供的脏器功能代谢信息是解剖图像所不能替代的；解剖图像以高分辨率提供了脏器的解剖形态信息（功能图像无法提供脏器或病灶的解剖细节）,但无法反映脏器的功能情况.
目前这两类成像设备的研究都已取得了很大的进步,一方面,双方都在逐步弥补自身弱点,如MR的功能成像开发以拓展其功能,SPECT,PET新型晶体开发以增强自身的空间分辨率；另一方面,双方均在不断地增强自身强项,如MR开发不同新型成像序列,CT的螺旋层数不断增加,PET的晶体数目越来越多.这使得各自图像的空间分辨率和图像质量有很大的提高,但由于成像原理不同所造成的图像信息局限性,使得单独使用某一类图像的效果并不理想,且进展缓慢,往往事倍功半.由于上述原因,医学图像融合技术应运而生.
一、图像融合（imagefusion）技术的内涵
图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理,提取各自信道的信息,最后综合成同一图像以供观察或进一步处理.简单来说,医学图像融合就是将解剖结构成像与功能成像两种医学成像的优点结合起来,为临床提供更多、更准确的信息,其最终结果是1+1>2.
20世纪90年代以来,医学图像融合技术随着计算机技术、通讯技术、传感器技术、材料技术等的飞速发展而获得重大发展,经历了异机图像融合和同机图像融合两个阶段.
二、异机图像融合
1、异机图像融合的研究内容.在同机融合显像设备没有出现以前,图像融合的研究仅限于异机图像融合.最初其研究内容仅限于相同或不同成像模式（imagingmodality）所得图像经过必要的几何变换,空间分辨率统一和位置匹配后,进行叠加获得互补信息,增加信息量.而现在,异机图像融合的研究范围包括：图像对位、融合图像的显示和分析,利用从对应解剖结构图像（MRI,CT）获取的先验信息对发射型数据（SPECT,PET）做有效的衰减校正、数据重建等.
2、异机图像融合的基本方法按图像融合对象的来源可分为同类图像融合（innermodality,如SPECTSPECT,CTCT等等）和异类图像融合（intermodality,如SPECTCT,PETMRI,MRICT,MRB超等）.按图像融合的分析方法可分为同一患者的图像融合、不同患者间的图像融合和患者图像与模板图像融合.按图像融合对象的获取时间可分为短期图像融合（如跟踪肿瘤的发展情况时在1～3mo内做的图像进行融合）和长期图像融合（如进行治疗效果评估时进行的治疗后2～3a的图像与治疗后当时的图像进行融合）.临床工作人员根据自己的研究目的不断设计出更多的融合方式.
3、异机图像融合的主要技术.图像融合的步骤大致为：特征提取,设计误差评估方法,对图像数据进行处理使误差最小,将变换后的图像数据进行对位和综合显示,分析综合数据.其中对位技术是图像融合的关键和难点.
（1）特征提取.特征提取可分为内部特征提取和外部特征提取.内部特征主要是人体解剖结构特征,如颅骨、脊柱、胸骨、肋骨、关节；膈下软组织,如脾、肝、肾等等.外部特征是为进行融合处理而特制在两幅图像上均可见的体表标记物.据文献报道使用的外标志物有进行脑图像融合的头罩、牙环,胸部、腹部图像融合采用的背带,四肢图像融合采用的支架,甚至颅骨嵌入螺钉等等.采用内部特征的优点是不需要对患者做预处理,可进行多次融合方法分析,缺点是难以实现融合自动化处理,需要人工干预,融合的精确性往往与经验有关.外部特征的优点是特征明确,易于进行计算机自动处理,缺点是预处理复杂,并且由于体位而引起的脏器与体表标记之间的位移误差难以避免.
（2）误差评估方法.常用的有基于相似度的误差评估方法（以相似度最大为最优）和基于距离的误差评估方法（以距离最小为最优）.
（3）图像处理.图像预处理：对于有条件的图像进行重新断层分层（reslice）以确保图像在空间分辨率和空间方位上的大体接近.几何变换：主要包括尺度变换、平移、旋转等.
（4）异机图像融合的现状.目前对于刚性组织的对位已基本解决,如脑部异机图像融合,而对于非刚性组织（如腹部）的对位有待进一步研究.因此在图像对位技术上目前尚未找到一种确保完全、通用、有效的方法.
（作者单位：长江大学医学院）