基于Radon變換的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn).pdf

1、圖像配準(zhǔn)是圖像熔合的基礎(chǔ)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、遙感處理、運(yùn)動(dòng)估計(jì)、醫(yī)學(xué)分析等領(lǐng)域。醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)與熔合是現(xiàn)代醫(yī)療中不可或缺的一部分。由于不同成像設(shè)備得到的醫(yī)學(xué)圖像各有其特點(diǎn)，將不同模式的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，可以綜合了解病變組織或器官的解剖和功能信息。
　　 本文提出的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法主要分為兩個(gè)部分，分別為粗配準(zhǔn)和精配準(zhǔn)。本文使用圖像的質(zhì)心估計(jì)平移參數(shù)，利用Radon變換估計(jì)旋轉(zhuǎn)參數(shù)，此參數(shù)估計(jì)的過程為粗配準(zhǔn)。再將得到的粗配

2、準(zhǔn)參數(shù)作為初始參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，此優(yōu)化搜索過程為精配準(zhǔn)。精配準(zhǔn)過程中利用歸一化互信息與梯度相似性相結(jié)合作為配準(zhǔn)的相似性測度，使用Powell優(yōu)化算法進(jìn)行搜索，得到最終的配準(zhǔn)參數(shù)。
　　 本文首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的意義、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀，對醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)進(jìn)行簡單綜述并介紹了配準(zhǔn)的基本方法。然后對配準(zhǔn)的各個(gè)組成部分進(jìn)行了分析，如空間變換、插值算法、相似性測度和優(yōu)化算法等。接著闡述了熵和互信息的概念以及基于互信息的配準(zhǔn)算法原理。最后介紹了本