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基于归一化互信息和遗传算法的医学图像配准研究

王秋实  
【摘要】:图像配准是将不同传感器、不同时间或者不同条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,也就是解决几幅图像的严格对齐问题。它已经被广泛地应用于遥感图像、医学影像、图像处理等诸多领域中。应用于临床的医学图像配准是指对于一幅医学图像寻找一种最优的空间变换,使得它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致指的是人体上相同的解剖点在两张匹配图像上有相同的空间位置,比如:大小相同、角度一致、位置对齐。配准的结果要使两幅图像上所有的解剖点,或者是多数具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 本文课题源自于吉林省科技发展计划的《基于知识库的医学图像配准模型研究》和《CT、MRI图像配准及融合的评估模型研究》两项科研项目,主要研究医学图像CT和MRI的配准,为实现图像的融合提供基础,所研究的医学图像均来自于吉林大学第二临床医院提供的有病灶的脑部CT和MRI图像。 本文采用了归一化互信息法,将混合优化算法作为医学图像配准中的优化算法,设计了一种基于归一化互信息和改进遗传算法的配准算法,并实现了两幅医学图像间的配准。 首先,本文介绍了图像配准的研究背景、研究意义以及国内外研究现状,并且介绍了医学图像配准的概念和基础理论,包括图像配准的方法、分类,图像配准的步骤等。 然后,着重介绍了医学图像配准中的相似性测度和优化算法。在图像配准中,常用的相似性测度有AM测度、灰度均方差和互信息等。优化算法主要有Powell法、单纯形法、粒子群算法和遗传算法等。通过对各种算法的介绍和比较,选取本文使用的相似性测度函数和优化算法。 其次,基于对图像配准算法中相似性测度和优化算法的研究,确定了本文使用归一化互信息和遗传算法,并对其算法进行图像配准实验,证明其可行性。接着提出了一种混合的优化算法,将全局优化算法和局部优化算法相结合,即遗传算法和单纯形法相结合,并对遗传算法添加移民操作,使图像在配准过程中既克服了容易陷入局部最大值的问题,又提高了算法的精度。 最后,对基于改进遗传算法的医学图像配准结果进行评价,图像配准中的评价方法主要分为两类:主观评价法和客观评价法。本文通过多种评价方式对实验结果进行评估,得出改进的遗传算法具有更高的精准度和更好的鲁棒性。 通过对基于归一化互信息和遗传算法的医学图像配准的研究,深入了解了该项技术的理论基础和实现过程,并设计了一个医学图像配准的系统,可用于二维多模医学图像间的刚体配准。


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