文档介绍：基于舛鹊亩嗄L窖枷衽渥方法研究广东工业大学硕士学位论文靳玉贞盐簋扭鏊鲑鱼垄逾盐笠扭鲎瞳分类号::学生所属学院:学校代号:密级:学号:ぱ妒指导教师姓名、职称:企业导师姓名、职称:无论文答辩日期:
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要摘本论文应用基于灰度统计的图像配准模型一互信息配准模型的配准方法对不同模在医学临床诊断治疗中,通常需要对病人的病变部位进行多模态成像,来获取互补、有效、全面的信息,以提高医生的诊断治疗效果,这就需要对不同模态的医学图像进行信息融合,将多种模态图像的信息融合在一起,就可以在一幅图像上体现多方面的信息。作为医学图像信息融合的前提,医学图像配准有重要的临床应用价值,它即可以用于诊断治疗,也可以用于病理变化的跟踪和治疗效果的评价等多方面。医学图像配准早已经成为当前医学图像处理领域中的研究热点之一,但是由于各种客观因素纾撼上裆璞覆煌斐傻耐枷裥畔⒌木窒扌和主观因素纾翰∪艘缴间的互动关系窖枷衽渥嫉难芯坑幸欢ǖ哪讯群透丛有裕壳耙丫岢隽诵矶嘟好算法,但每种医学图像配准方法都只是针对某一特定问题而设计,具有一定的局限性,并且在配准速度、配准精度等方面都不可能同时达到理想的效果。态的医学图像进行配准,基于该模型的图像配准方法称为最大互信息法,它采用信息论中的互信息作为两幅待配准图像之间的相似性测度,不需要对图像进行分割等预处理,几乎适用于任何不同模态图像的配准,并能得到很好的配准效果。本文先介绍了互信息法用于医学图像配准的发展过程,并分析了基于传统的互信息用于医学图像配准中存在的局部极值问题,和几种改进的互信息法用于图像配准的优势和不足之处,提出用畔⒅械腟信息代替传统的互信息,提高了配准的速度,同时又把能够描绘空间信息的改进的梯度信息和只考虑图像灰度信息的畔⒔岷献槌尚碌牟舛龋岣吡伺渥精度和算法的鲁棒性。实验采用新的相似性测度对图像、核磁共振图像、单光子图像等不同模态图像进行配准,实验结果证明该算法用于多模态医学图像配准时收敛性能和配准精度都得到很大的提高,很好的解决了传统的互信息用于图像配准中出现的鲁棒性问题。关键词:医学图像配准;互信息;畔ⅲ惶荻刃畔
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录目绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯课题研究的背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..医学图像配准的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯主要研究内容和论文结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图像配准的定义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..互信息用于图像配准⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一互信息的改进形式⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ⅰ.呓谆バ畔ⅰ.畲蠡バ畔⒂氡咴捣讲罱岷系呐渥挤椒ā本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一第三章基于互信息的医学图像配准⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.互信息⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯广东工业大学硕士学位论文.........................................................................................................
畔⒂糜谕枷衽渥肌本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一实验设计与结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.逯捣椒ǖ难≡⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯学位论文独创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯学位论文版权使用授权声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一第四章基于测度的多模态医学图像配准⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..畔ⅰ.慕腎信息⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯梯度信息与畔⒔ⅰ.荻刃畔⒓尤隨信息组成新的测度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯