In this paper, an automatic method to medical image registration is developed on the basis of maximization of normalized mutual information. In this scheme, normalized mutual information is used as a measurement and the downhill simplex technique is adopted as an optimization strategy. Partial volume interpolation is used to make the registration process robust. Also, a multi-resolution approach is applied to speed up the matching process. However, the matching process of large high-resolution images still needs much time even with the multi-resolution approach. To speedup the matching process, we propose an effective method by using only two sub-blocks, which are selected by using gradient information. This approach is proven to be fast, robust, and accurate for multi-modal image registration.
이 논문에서는, 정규화된 상호 정보를 최대화 시키는 방법에 기반을 둔 자동적인 의료 영상 정합 방법을 소개한다. 정규화된 상호 정보가 정합의 척도로 사용하고, 이를 최적화시키기 위해 다운힐 심플렉스 방법을 사용한다. 정합 과정을 강건하게 하기 위해 부분 볼륨 보간법이 사용된다. 또한 기본적인 속도 향상을 위해서 다 해상도 법이 사용된다. 그러나, 고 해상도를 가지는 아주 큰 용량의 의료 영상 데이터는 다 해상도 법을 사용하더라도 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 정합 속도를 빠르게 하기 위해서, 그래디언트값을 이용하여 선택된 부분 볼륨만을 이용하여 정합을 수행하는 방법을 제안한다. 이 방법은 여러 가지 방법으로 얻은 의료 영상에 대하여 빠르고, 강건하며, 정확한 정합방법으로 증명이 되었다.
