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基于互信息的多模态医学图像配准

田剑豪  
【摘要】:多模态医学图像配准在疾病的诊断及治疗中有着重要应用,基于互信息的配准方法可以不依赖于图像本身灰度,并具有鲁棒性好,可实现自动校准等优点,因此本文主要针对基于互信息的多模态医学图像配准进行研究。 针对基于互信息的图像配准中的互信息局部极值现象,详细分析了局部极值的成因,提出利用低通滤波预处理方法抑制局部极值,实验证明可有效消除局部极值,便于最优化搜索算法搜索到正确的配准参数。通过引入PSO 优化搜索算法,构建了配准方案,从而实现了多模态医学图像的刚性配准。 针对医学图像的非刚性配准中互信息统计性能变差的问题,提出互信息与图像梯度结合作为配准量度,从而抑制了互信息局部极值,提高了配准精度。通过构建分层分块的配准策略,利用薄板样条插值建立配准标志点的非线性变换关系,逐级进行校准,初步实现了多模态医学图像的非刚性配准。


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