基于互信息與小波變換的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法研究.pdf

1、隨著醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在臨床應(yīng)用上發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。
　　 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的目的就是要將不同時(shí)期不同模態(tài)的圖像進(jìn)行空間幾何變換，使得兩幅或多幅圖像的對(duì)應(yīng)點(diǎn)達(dá)到空間位置和解剖位置的完全一致，配準(zhǔn)的結(jié)果應(yīng)該使兩幅圖像上所有解剖點(diǎn)、或至少是所有具有診斷意義上的點(diǎn)都達(dá)到匹配?；诨バ畔⒌呐錅?zhǔn)方法由于無(wú)需對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理、可自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)且準(zhǔn)確性高，是醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的發(fā)展趨勢(shì)。
　　 本文首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的原

2、理以及研究現(xiàn)狀，對(duì)基于最大互信息的配準(zhǔn)方法進(jìn)行了詳細(xì)的研究，并分析了基于互信息的配準(zhǔn)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。在研究互信息配準(zhǔn)方法的基礎(chǔ)上，本文提出一些改進(jìn)：
　　 （1）針對(duì)傳統(tǒng)互信息配準(zhǔn)方法未利用圖像空間信息，測(cè)度函數(shù)不夠光滑，優(yōu)化過(guò)程容易陷入局部極值等問(wèn)題，本文采用小波模極大值邊緣檢測(cè)提取出圖像邊緣，提出將邊緣圖像的梯度相似性系數(shù)與傳統(tǒng)的互信息相乘作為圖像配準(zhǔn)的測(cè)度函數(shù)，并通過(guò)使用Powell 優(yōu)化算法對(duì)測(cè)度函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，得出配準(zhǔn)變換

3、參數(shù)。該方法在互信息的基礎(chǔ)上引入圖像邊緣的梯度信息，突出了全局最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新的測(cè)度函數(shù)具有較突出的測(cè)度曲線，并且這種結(jié)合了圖像空間信息的配準(zhǔn)方法相比單獨(dú)互信息的配準(zhǔn)方法精度高。
　　 （2）針對(duì)基于互信息配準(zhǔn)方法存在配準(zhǔn)時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題，提出利用小波變換中的多分辨率思想，先對(duì)待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行多分辨率分解，在低分辨率下采用PSO 優(yōu)化算法取得配準(zhǔn)的初步結(jié)果，再在高分辨率下采用Powell 優(yōu)化算法取得精確結(jié)果,并在分解的各層采