中文摘要：

针对当前医学影像配准等方法难以解决非均质柔性生物组织内部变形场测量中大量特征点准确匹配的问题；项目基于非均质柔性体非线性形变前后的三维重构MR影像，拟采用稳定性较好的高斯Laplacian与B样条函数滤波Harris算子，提取MR影像中大量均匀分布的特征点。并将三维特征点映射到四维黎曼空间，采用热扩散方程对特征点黎曼流形进行描述，构建非线性形变鲁棒性特征点描述符，对特征点进行描述与匹配。同时，针对可能存在的误匹配点，利用三维TPS模型并结合局部拓扑结构保持的策略进行剔除，便可实现MR影像中大量特征点的精确匹配。在此基础上，根据匹配的特征点构建TIN三角网，用以计算柔性体形变时特征点的位移，以及TIN内部插值点的位移，实现柔性体内部变形场的高精度测量。本项目研究成果，将使非线性形变MR影像中大量特征点的精确匹配等关键问题的解决有较大的突破，并推进其在生物组织建模与仿真等领域的广泛应用。