基于語義模型的醫(yī)學圖像配準.pdf

1、醫(yī)學成像技術的進步，給臨床治療提供了更多的選擇。為了充分利用不同影響設備的優(yōu)點，經常需要將幾種醫(yī)學圖像信息結合起來，以獲得對患者病情更加全面的了解，醫(yī)學圖像配準就是其中一種很常見方法。由于其在臨床實踐中的重要作用，該領域的研究一直十分活躍。
　　本文借鑒自然語言處理和計算機視覺相關研究的經驗，提出了一種新的、按照配準所依賴的信息層次劃分的醫(yī)學圖像配準分類方法，即基于像素信息、基于特征和基于語義信息等三個層次。在文本分析中，語義模型

2、，如詞包模型、隱形語義模型等，是發(fā)掘文本語義信息的重要工具。受此啟發(fā)，近年來，計算機視覺領域也開始應用語義模型進行圖像分類、圖像檢索等。由于自然場景中含有豐富的物體、顏色信息，傳統(tǒng)的視覺詞包雖然完全忽略了方向信息，但依然有效。但是醫(yī)學圖像大都具有對比度差、動態(tài)范圍小、只含有灰度信息等特點，傳統(tǒng)的視覺詞包往往不夠理想。根據相關研究工作，提出了改進的視覺詞包模型。此外，提出了一種新的醫(yī)學圖像配準思路，即基于語義信息的配準。該方法主要思想是利