Comparison of iterative closest point (ICP) and thin-plate splines methods for the 3-D image registration

Abstract

ÖZET YİNELEYİCİ YAKIN NOKTA (YYN) VE İNCE PLAKA İŞLEVLERİ (İPİ) METODLARININ 3-B GÖRÜNTÜ ÇAKIŞTIRILMASINDA KARŞILAŞTIRILMASI Tıbbi görüntüleri çakıştırmada kullanılacak algoritmanın seçimi ve uygula maları, radyolojik görüntülerin yerine ve nerede, nasıl çekildiğine bağlıdır. Bu çalışmada, farklı algılayıcılar tarafından çekilmiş hacimleri çakıştırmada doğrusal Yineleyici Yakın Nokta Algoritması ve elastik İnce Plaka Splin İşlevleri metodu kullanılmıştır. 3-B görüntü çakıştırma için, yöntemlerin performansları bu farklı biçimler için MATLAB platformunda karşılaştırılmıştır. Bu çalışma 5 farklı biçimin; Tl, T2 ve PD ağırlıklı MR, PET ve SPECT çakıştırma sonuçlarını göstermektedir. Hacim oluşturmada ke sit bilgisi toplanmış ve 3-B çakıştırma uygulanmıştır. İnce Plaka Splin İşlevlerinin etkinliği referans nokta sayışma bağlı olarak incelenmiştir. Benzetimde nokta çifti ölçümleri 20 deneyin ortalaması olarak gösterilmiş ve çakıştırma sonuçları Ortalama Uzaklık Farkı ve Ortalama Karesinin Karekökü Analiziyle karşılaştırılmıştır. Kafa tası yüzeyinde yapılan ölçümler referans nokta sayısı az olduğunda İnce Plaka Splin İşlevlerinin (İPİ), Yineleyici Yakın Nokta (YYN) Algoritmasına göre daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir. Bununla beraber referans noktalara ihtiyaç duymayan YYN Algoritmasının ölçümlerde daha fazla referans noktası kullanılarak yapılan İPİ ölçümle rine göre daha başarılı çakıştırma sonuçları verdiği gözlenmiştir. Anahtar Sözcükler: Görüntü Çakıştırma, İnce Plaka Splin İşlevleri, Mor- fometrik, Yineleyici Yakın Nokta Algoritması, Çok Biçimli Görüntü Analizi.

IV ABSTRACT COMPARISON OF ITERATIVE CLOSEST POINT (ICP) AND THIN-PLATE SPLINES METHODS FOR THE 3-D IMAGE REGISTRATION In medical image registration, algorithm choice and its application on images depend on the localization and where and how images are acquired. In this study, a linear algorithm; Iterative Close Point and an elastic method; Thin-Plate Splines are used to register volumes obtained from different sensors. For the sake of 3-D image registration, their performance on different modalities are compared on MATLAB en vironment. This study shows the registration results of 5 different modalities; Tl, T2, PD - weighted MR, PET and SPECT images. The slice information is collected for volume reconstruction and a 3-D Registration is implemented. Thin-Plate Splines ef ficiency is studied according to landmark numbers. The simulation is presented as the mean of 20 experiments for point pair measurements and registration results are com pared with respect to Mean Distance Difference and Root Mean Square Analysis. The measurements on skull surface represent that Thin Plate Splines (TPS) gives better results than Iterative Closest Point (ICP) Algorithm for less landmarks. Nevertheless, we observed that ICP that does not necessitate landmarks in the measurements gives better registration results in case where TPS measurements are implemented with more reference points. Keywords: Image Registration, Thin-Plate Splines, Morphometries, Iterative Closest Point Algorithm, Multimodality Image Analysis.