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文檔簡介
1、隨著當代醫(yī)學成像系統(tǒng)的發(fā)展,醫(yī)學圖像在應用中的地位越來越重要。它們?yōu)榕R床診斷醫(yī)學、計算機輔助手術、病灶監(jiān)控等提供了高質(zhì)量的信息支持,大大提高了人類對自身的認識和醫(yī)學診療水平。然而,大量醫(yī)學圖像的涌現(xiàn)也帶來了新的問題。醫(yī)學圖像由于時序差異、位置差異、獲得設備差異等帶來信息不一致性。如何消除差異獲取最大信息成為亟待解決的問題。 醫(yī)學圖像配準就是這個問題的解決方法之一。所謂醫(yī)學圖像配準,實際上尋求一個系列圖像空間到另一個系列圖像空間最
2、佳映射的問題。醫(yī)學圖像配準不論臨床醫(yī)學界還是計算機界都是目前研究的熱點問題,這是一個多學科交叉的研究領域,是計算機圖形學和圖像處理在生物醫(yī)學工程領域中的重要應用。它涉及數(shù)字圖像處理、計算機圖形學以及醫(yī)學領域的相關知識。在診斷醫(yī)學、手術規(guī)劃及模擬仿真以及放療計劃等方面都有重要應用。因此,對醫(yī)學圖像配準的研究,具有重要的學術意義和應用價值。本文從二維醫(yī)學圖像的剛性變換出發(fā),研究了基于互信息的多模態(tài)醫(yī)學圖像配準方法?;バ畔⒎ㄊ前研畔⒄撝械幕バ?/p>
3、息作為衡量兩幅圖像配準的相似性測度函數(shù),當兩幅圖像配準時,互信息達到最大值。該方法人工干預少,只依賴于圖像本身的信息,不需要任何假設或先驗醫(yī)學知識,也不需要對圖像進行特征點提取、組織分類等預處理。 對配準后的CT和MRI圖像,本文采用了基于像素為基礎的空間結(jié)構(gòu)融合方法實現(xiàn)了CT和MRI圖像的融合??臻g結(jié)構(gòu)融合方法是按照不同的空間位置,將CT和MRI圖像的各自的一部分組合在一張圖像上。圖像本身沒有新的灰度級的增加,只是在一幅圖像中
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