文档介绍：摘要医学图像融合是当代信息科学、计算机与医学影像科学相交叉的一个研究课题,它是医学图像处理学科的一个新的研究热点。本文深入研究了目前各种瓹窖枷袢诤系乃惴ㄈ匀淮嬖诘娜毕荩诖嘶∩鲜迪至嘶克隆选择算法的狢窖枷袢诤稀J紫却覲医学图像的空间变换出发,重点研究了基于互信息的瓹窖枷衽渥挤椒壳吧写嬖诘奈侍——。针对此问题,本文采用归一化互信息作为配准函数,改善互信息函数使其更光滑。在寻找最优的尺度和旋转参数时,利用克隆选择算法对医学图像配准函数进行优化,有效地避免早熟收敛。对配准后瓹窖枷瘢疚牟捎基于像素的融合方法实现了瓹窖枷竦娜诤稀J笛楸砻鳎盟惴ㄖ依赖于图像本身的信息,不需要任何假设或先验医学知识,也不需要对图像进行特征点提取、组织分类等预处理,不仅能够实现刚体配准,而且对非刚体的配准也具有良好的性能,同时有效地提高了医学融合精度,达到了亚像素级水平。尤其是当图像质量变差或数据缺损时,其融合精度并不下降。因此本文的算法很好地满足了医学图像融合的无创性、精度高以及速度快的临床要求。关键词:图像配准;图像融合;克隆选择算法;归一化互信息;医学图像哈尔滨工程大学硕士学位论文
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作者┳:奎建哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献等的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中己经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。日
绪论第论文研究的目的及意义在肿瘤诊治时医学影像学需要解决的问题往往是:是否有病灶,发现的图像——目前分子水平上人体功能显像的最先进的医学影像技术,能够反映众所周知,近年来肿瘤的发病率与死亡率正在逐年增长,如何运用现有的成像设备获得新的有助于肿瘤精确定位、早期诊断与治疗的信息,已经成为医学影像势在必行的发展趋势。病灶是否为癌性病灶,癌性病灶限于局部还是扩散,应当如何治疗,治疗是否有效,是否需要进一步治疗等这样一系列的问题。对于这些问题,能够检测到病灶并能精确反映肿块的精确位置,但是不能判断病灶的性质也无法进行分期,对术后或放疗后病灶的改变及病灶的复发难以鉴别。而窖人体细胞的代谢变化,具有很高的特异性,能够判断病灶的性质;但是,医学图像的分辨率低、定位能力差。由此可见,这两种医学图像提供了互补的医学信息,若能将它们有机的结合起来作为一个整体来表达,那么就能够为肿瘤诊断和治疗提供充分的医学信息,这也正是医学图像融合的目的和意义所在。不同成像技术对人体同一解剖结构所得到的形态和功能信息是互不相同且互为补充的。如果我们能把这些互补的信息综合在一起,作为一个整体来表达,那么就能为医学诊断、人体功能和结构的研究提供更充分的信息。这个综合过程就是医学图像融合【’R窖枷衽渥际墙环窖枷裰械南袼点进行坐标变换再映射到另一幅医学图像中,使两幅医学图像相关像素点在空间位置上达到一致,是医学图像融合的第一步。作为医学图像融合的基础,医学图像的配准的精度直接影响着融合的效果。近年来,国内外在图像配准方面的研究很多,如几何矩的配准、利用图哈尔滨工程大学硕士学位论文
课题国内外研究现状医学图像融合技术的国内外研究现状发展,使影像学又产生了一次飞跃。一种全新的影像学馄剩δ苡跋裱形像的相关系数、互信息的配准和样条插值配准等6谧畲蠡バ畔⑴渥方法是目前公认的最为先进方法。但是互信息函数具有多极值特性,使得配准参数容易陷入局部最优,从而将严重影响医学图像的配准精度。针对此问题,本文将采用归一化互信息作为配准函数。将重点研究:在寻找最优的尺度和旋转参数时,将利用克隆选择算法对医学图像配准函数进行优化,最终实现医学图像融合,并且提高医学图像的融合精度和融合速度,以更好地满足医学图像融合的无创性、精度高以及速度快的临床要求。悄壳肮噬献罴舛说囊窖в跋裾锒仙璞福彩悄壳霸诜肿铀缴进行人体功能显像的最先进的医学影像技术,是核医学最高水平的标志。兄瞥傻谝惶ㄔ蚉扫描机,年正式推出首台全身杌甏笃冢孀磐枷袢诤霞际醯成了,其代表性设备为。年,第一台专用的原型机安装在匹兹堡大学医学中心。从年以来在欧美,随着越来越多的觳橄钅勘涣腥胍搅票O眨的应用范围和普及程度相应增加。这就使得在短短数年内迅速发展并不断更新】。目前,主要有三个厂家提供商品化:甋公司和竞献魃直鹑∶狟蚏系列;系列;我国在机方面的研究起步较晚,年开始由中国科学院高能年和瓽咎峁〥和甈袸公司的型疌哈尔溟工程大学硕士