醫(yī)學圖像分割與配準方法研究.pdf

1、作為醫(yī)學圖像處理與分析的基礎，醫(yī)學圖像的配準和分割是醫(yī)學圖像分析領域中最基本的問題，是醫(yī)學圖像處理領域的研究熱點，也是臨床診斷、虛擬手術和人體動態(tài)模擬中急需解決的難點問題和關鍵問題。 本文對圖像的分割與配準方法作了一些新的嘗試，研究了可變模型的原理、實現(xiàn)，并對基于可變模型進行圖像分割的方法進行了深入探討，提出了一些新的思路和改進算法；研究了基于最大互信息的圖像配準方法，針對其計算量大的缺點，先用力矩主軸法進行粗略配準，在此基礎上

2、進行精確配準，以減小整體的計算代價。 論文的主要工作和創(chuàng)新點包括： 1、在圖像分割中，通過將邊緣點分類，然后對分類后的邊緣點進行篩選，并利用滯后閾值化，獲取一條初始邊緣線，然后用snake模型對該線進行調解，得到最后的邊緣。 2、針對水平集方法效率不高的缺點提出了一種改進方案：預先將像素分為兩類，對兩類像素定義不同的演化速度，以達到提高效率的目的，并通過實驗證明了新思路的優(yōu)勢。 3、對于目前應用非常廣泛的