中文摘要：

本研究的目的是开发一个基于三维MR图像的膝关节股骨表面的配准技术。这项技术可以跟踪在不同时期的局部小区域软骨厚度变化，从而准确诊断关节炎病情发展。本研究分两个阶段1）从MR图像里自动抽出膝关节股骨表面。首先充分利用三维MR图像的Hessian矩阵的三个特征值性质来增强关节软骨与图像背景的对比度，自动确定了关节软骨的位置；然后基于B样条DGVF蛇模型精确提取了软骨两侧边缘。软骨内侧边缘即关节股骨和软骨的交界面，就是关节股骨表面。2）基于三维MR图像的膝关节股骨表面点匹配。首先使用主轴变换方法完成膝关节股骨表面的粗略匹配。然后，提出一个基于李普西兹函数的全局优化算法；并且利用六维空间的超球体和超六面体之间的关系对该最优问题进行求解，完成了精确匹配。最后，描述了一个解剖实验方法来验证本研究所提出的匹配算法的正确性。

结论摘要：

配准方法已成为许多医疗应用中的一个重要工具。为了跟踪在不同时期的局部小区域软骨厚度变化，从而准确诊断或监测关节炎病情发展，我们提出了一种基于三维MR图像的膝关节股骨表面的配准方法。首先利用我们给出的一种基于B样条变形模型的分割方法，精确提取了关节软骨两侧的边缘。然后对提取出的膝关节股骨表面点（软骨内侧边缘就是关节股骨和软骨的交界面，就是关节股骨表面）进行了配准研究。我们提出了一种基于Lipschitz优化的全局优化算法，利用六维空间的超球体和超六面体之间的关系对该最优问题进行求解，完成了精确匹配。实验结果表明我们提出的方法具有更高的配准精度。