基于最大互信息的醫(yī)學圖像配準研究.pdf

1、本文的目的在于運用計算機分析和數(shù)字圖像處理技術(shù)研究醫(yī)學圖像配準。通過提出新的基于最大互信息醫(yī)學圖像配準算法，提高原有算法的性能，以期為醫(yī)生的臨床診斷服務(wù)。 醫(yī)學圖像配準技術(shù)因其能運用多種成像設(shè)備所提供的信息為臨床診斷和治療服務(wù)而日益成為了研究熱點。根據(jù)不同的側(cè)重點，醫(yī)學圖像配準可以分為多種門類，并有著多種方法具體實現(xiàn)，如點法、面法、相關(guān)法、矩和主軸法、圖譜法、傅利葉方法等。其中基于最大互信息的醫(yī)學圖像配準方法由于其多種優(yōu)點

2、，如精度高、穩(wěn)定性強、無需進行預(yù)處理并能實現(xiàn)自動配準等，日益受到研究者的青睞。經(jīng)典的最大互信息方法利用圖像像素或體素灰度的統(tǒng)計特性很好地實現(xiàn)了配準的目的，使配準結(jié)果達到亞像素級；但同時它還有些不足之處，如當圖像的互信息不足、兩幅圖像空間變化灰度關(guān)系不明確時，或者由于圖像采樣數(shù)量過少、不能可靠估計互信息時，配準的準確性便會大大降低。為了進一步提高其性能，學者們提出了多種方法進行改進。本文所提出的基于最大互信息和邊緣互方差方法和基于最大互信

3、息和互距離的方法可以綜合利用最大互信息方法的統(tǒng)計特性和像素平面上的位置關(guān)系，能對抗強噪聲和灰度缺失，配準參數(shù)曲線尖銳，魯棒性和精確性高，是很好的改進算法。 本文介紹了醫(yī)學圖像配準的原理、方法、分類和應(yīng)用等知識，并在分析最大互信息配準算法的基礎(chǔ)上提出了兩種改進方法，即基于最大互信息和邊緣互方差方法以及基于最大互信息與互距離的方法。本文深入分析了這些改進算法的理論基礎(chǔ)、方法思路和實現(xiàn)步驟，并通過進行曲線銳度測試、加噪測試、穩(wěn)定性測試