基于互信息的醫(yī)學圖像配準研究.pdf

1、隨著計算機及生物工程技術的發(fā)展，醫(yī)學影像設備為臨床診斷提供了多種模態(tài)的醫(yī)學圖像。醫(yī)學圖像配準是醫(yī)學圖像處理與分析中一項重要技術，在醫(yī)學診斷和臨床治療等方面具有重要的應用價值。基于不同機理采集到的多種模態(tài)的醫(yī)學圖像，從不同方面提供了人體內部組織的信息，現(xiàn)代醫(yī)學常常需要其中的互補信息有機結合起來進行分析，以提高診斷和治療水平。而不同模態(tài)的醫(yī)學圖像成像原理、分辨率、成像參數(shù)等有很大差異，因此圖像融合前必須進行圖像配準。
　　 本文在此

2、背景下開展醫(yī)學圖像配準的研究工作，主要工作如下:
　　 (1)研究了醫(yī)學圖像配準的原理、配準方法的分類、醫(yī)學圖像配準的流程等相關理論。
　　 (2)研究了基于互信息和傳統(tǒng)Powell算法的醫(yī)學圖像配準算法及其相關技術。其中，針對圖像插值，討論了最近鄰插值法、線性插值法、雙線性插值法、B樣條插值法和PV插值法，并通過實驗對最近鄰法、雙線性插值法和PV插值進行了比較，證明了PV插值法在保證配準效果的同時縮短了配準所需時間。<

3、br>　　 (3)研究和實現(xiàn)了基于改進的Powell算法和多分辨策略的醫(yī)學圖像配準及其相關技術，包括圖像插值、優(yōu)化算法等。針對傳統(tǒng)的Powell算法存在局部收斂的問題，提出了一種改進的Powell算法，并將改進的Powell算法與多分辨率策略相結合，進行醫(yī)學圖像配準。其中，多分辨策略采用常用的小波變換。最后在真實的醫(yī)學圖像上進行實驗，驗證了該算法的有效性。
　　 (4)提出在多分辨策略的基礎上，低頻帶使用改進的Powell算法