基于熵圖理論的多模醫(yī)學圖像配準方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著生物技術、圖像處理技術以及計算機技術的發(fā)展,醫(yī)學圖像配準已經成為現(xiàn)代醫(yī)學圖像處理的關鍵技術。作為醫(yī)學圖像融合及其他醫(yī)學圖像分析的前提和基礎,醫(yī)學圖像配準對臨床診斷、治療以及療效評價等具有重要意義,已經成為醫(yī)學圖像處理領域的研究熱點之一。本文在研究前人圖像配準成果的基礎上,對多模醫(yī)學圖像自動配準技術及算法進行了相關的研究和改進。主要工作如下:
   本文首先介紹了醫(yī)學圖像配準的背景、意義以及主要應用,總結、歸納了醫(yī)學圖像配準方

2、法;介紹了醫(yī)學圖像配準的基本原理和關鍵技術;分析了醫(yī)學圖像配準中基于像素和基于特征兩類主要方法的優(yōu)缺點;深入研究了互信息理論在醫(yī)學圖像配準領域的應用和實現(xiàn)機理以及互信息作為相似性測度的優(yōu)缺點。本文著重深入研究了Rényi廣義互信息及其在圖像配準中的作用,并針對互信息計算的復雜性,引入了廣義近鄰圖熵估計理論,并成功應用于多模醫(yī)學圖像配準中。
   在深入研究基于像素和基于特征的兩類醫(yī)學圖像配準算法優(yōu)缺點的基礎上,本文結合兩類方法的

3、優(yōu)點,提出了一種新的融合梯度信息廣義近鄰圖的多模醫(yī)學圖像配準算法,該方法先提取尺度空間不變特征點并使用類似于SIFT描述子的梯度描述信息描述特征點,接著使用Rényi互信息建立目標函數(shù)和通過廣義近鄰圖熵估計理論來估計Rényi互信息,最后優(yōu)化算法尋優(yōu)。經實驗證明,配準結果精度高,時間快,魯棒性較強,是一種有效的自動彈性配準算法。
   針對噪聲對醫(yī)學圖像分析中的影響,在深入研究圖像紋理信息在醫(yī)學圖像中的應用后,本文提出了一種抗噪

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