多模医学图像配准算法的研究与应用

论文摘要

随着医学影像技术的快速发展,出现了多种模态的医学影像。在临床上,使用多种成像技术并适当地将其加以融合,可为临床诊断和手术治疗提供更加全面准确的信息。而图像配准是融合技术中需要先期解决的问题,也是融合的关键部分。本文对多模医学图像配准进行了研究,首先介绍了配准的基本概念和过程,对目前主要的配准方法及其分类进行了归纳,详细讨论了互信息的相关知识以及插值方法、出界点处理和优化算法的相关理论。对于二维医学图像,采用了一种基于最大互信息和边缘互方差的医学图像配准算法,以Powell算法和遗传算法相结合,来求取最优配准变换参数。实验结果表明,该方法具有配准精度高、速度快、鲁棒性强等特点,是一种有效的自动配准方法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 医学图像配准的研究目的和意义
• 1.2 医学图像配准综述
• 1.3 医学图像配准的发展现状及趋势
• 1.4 本论文的来源和研究内容
• 第二章 医学图像配准的关键技术
• 2.1 医学图像配准的原理及流程
• 2.2 插值技术
• 2.3 出界点策略
• 2.4 本章小结
• 第三章 最大互信息的配准方法
• 3.1 基于信息论的测度
• 3.2 互信息
• 3.3 基于互信息的配准方案
• 3.4 改进的互信息算法
• 3.5 实验结果与分析
• 3.6 本章小结
• 第四章 优化算法
• 4.1 POWELL 算法
• 4.2 遗传算法
• 4.3 改进的混合优化算法
• 4.4 实验与结果分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于改进的配准算法的模拟实验
• 5.1 实验与结果分析
• 5.2 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献