醫(yī)學圖像配準算法及其應用的研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩136頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、醫(yī)學圖像配準是近年來醫(yī)學圖像處理領域的研究熱點之一,在臨床診斷與治療等多個方面具有廣泛的應用價值。但是目前配準算法研究中仍然存在很多亟待解決的問題,本文針對其中制約醫(yī)學圖像配準的精度和速度兩個關鍵問題進行了深入研究,并結合實際應用研究了專用的配準算法。
  互信息的配準方法由于不需要進行預處理,具有配準精度高、容易實現(xiàn)自動化等優(yōu)點,廣泛的應用于醫(yī)學圖像配準中。本文擴展了互信息方法,提出雙向梯度歸一化互信息方法,該方法考慮圖像空間信

2、息和實際的不對稱性,是一種將互信息與梯度相似性結合的雙向醫(yī)學圖像配準方法。利用三維MR的T1/T2序列圖像和PET/CT多模圖像分別進行平移、旋轉分析,得到配準函數(shù)曲線和配準結果。與基于傳統(tǒng)互信息的配準方法相比,雙向梯度歸一化互信息方法極大地提高了多模態(tài)圖像配準的成功率(成功率約提高20%)和精度。
  基于體素的配準方法如互信息方法,配準過程非常耗時。針對醫(yī)學圖像配準的快速要求,本文分析研究了基于體素的剛體配準過程,提出一種主軸

3、面互信息的粗配準方法,并提出了結合增量的坐標變換方法和多分辨率方法進行配準的策略。多模態(tài)和單模態(tài)配準實驗結果表明,上述快速配準策略,大大減少了每次迭代的時間和尋優(yōu)迭代的次數(shù)。
  本研究針對不同的醫(yī)學應用,研究和開發(fā)專用的配準算法。圍繞PET&CT圖像配準需求,本文提出了一種自動的掩模分割方法輔助配準,并結合前文的研究成果形成了全自動的多模態(tài)圖像配準方法,利用25套PET/CT數(shù)據(jù)對該方法的魯棒性、穩(wěn)定性、準確性和速度進行了實驗評

4、估,配準結果全部達到了亞像素精度,全身數(shù)據(jù)的配準時間約為20秒。此方法對MR頭部圖像與PET全身圖像同樣有效。針對基于MR影像的腎小球濾過率測量中需要精確分割序列圖像中腎臟的要求,本文利用兩次配準與水平集分割相結合的方法實現(xiàn)了全自動MR影像中的腎臟定位和分割,為后續(xù)的定量分析奠定了基礎。最后,本文基于內關聯(lián)點漂移(coherentpoint drift,CPD)的非剛性配準方法,研發(fā)了乳腺病變分布的全自動的可視化工具,并用4個腫塊大樣本

5、的數(shù)據(jù)集討論了該工具的可行性。該工具可以使醫(yī)生方便直觀地了解感興趣數(shù)據(jù)集的病變分布情況,積累臨床信息。
  實驗結果表明,雙向梯度歸一化互信息比傳統(tǒng)互信息和梯度互信息方法有更高的魯棒性和精度,該方法能夠更加精確和穩(wěn)定地解決醫(yī)學圖像剛性配準問題。本文提出的配準加速方法,不僅大大加速醫(yī)學圖像的配準過程,同時減少了因為陷入局部極值而導致的配準失敗。
  本研究結合醫(yī)生的臨床診斷需要,將配準算法與其他算法有機地結合起來,產(chǎn)業(yè)化為實際

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論