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文檔簡介
1、隨著醫(yī)學成像技術的發(fā)展，越來越多的醫(yī)學成像設備用于人體器官的檢查和疾病診斷。各種成像技術之間的相互融合，更加提高了醫(yī)學診斷與治療的準確性，醫(yī)學圖像配準是這些應用的前提。
針對這一技術背景，本文在比較和借鑒現有圖像配準方法的基礎上，根據當前圖像配準技術的研究熱點和應用趨勢，對PET/CT圖像配準技術進行了較深入的研究，提出一種基于細胞神經網絡(CNN)和互信息的PET/CT圖像配準方法。
首先，引入細胞神經網絡
2、，用于CT圖像邊緣檢測，構建了新的CT圖像的邊緣提取算法。CNN能夠提取各個方向的邊緣，且在其它經典邊緣檢測算子失效時，CNN仍可成功奏效。CNN硬件電路結構簡單，運行速度快，尤其是可實現圖像并行處理，對滿足醫(yī)學圖像配準的實時性要求有很好的實用價值。
其次，用互信息測度作為圖像配準依據。基于互信息的配準方法有不依賴于圖像本身灰度，可實現自動校準等優(yōu)點。在CNN邊緣提取后，對圖像進行互信息配準，減少了計算空間，同時不失互信息
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