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基于互信息法的多模医学图像配准研究

朱祥胜  
【摘要】:医学成像已经成为现代医疗不可或缺的一部分,用不同的成像设备所得到 的医学图像信息常常具有互补性,为了综合使用多种医学成像模式以提供更全 面的信息,常常需要将有效信息进行整合。整合的第一步多模医学图像配准; 整合的第二步则是图像的融合。本论文着重研究图像的配准。 互信息配准算法认为具有共同解剖结构的两幅图像达到最佳配准时,它们 的重叠部分所对应像素灰度的互信息量达到最大值。与传统的图像配准方法相 比,互信息配准方法的优势在于:无需对多模图像像素灰度之间的关系作任何 假设,无需对图像分割和预处理,完全自动而无需人工交互。 图像像素灰度可以看作是随机变量,从而可用联合概率、边缘概率分布理 论和信息熵理论来求两幅图像的互信息。由于重叠部分的联合灰度直方图和边 缘灰度直方图不需要计算互信息的导数,所以可以用它们来计算两幅图像像素 的联合概率分布,从而降低了配准算法的实现难度。因为图像像素点进行空间 变换后坐标有可能不是整数,所以有必要引入插值技术。本论文所选用的双线 性PV插值法不会引入新的灰度值,优于其它插值方法。求最大互信息的过程 可以看作是一个多变量优化问题,本文所采用的改进Powen优化算法速度快、 准确性高,可以成功地搜索到互信息的最大值,实现图像的配准。 从实验结果来看,我认为本论文所研究的最大互信息Powell优化配准算法 是一种准确的、稳健的、完全自动的多模图像配准算法。


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