基于多尺度分析的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)與融合方法研究.pdf

1、隨著成像技術(shù)的快速發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像處理作為現(xiàn)代醫(yī)療不可或缺的一部分，其應(yīng)用貫穿整個臨床工作，廣泛應(yīng)用于疾病診斷、外科手術(shù)和放射治療等的計(jì)劃設(shè)計(jì)、方案實(shí)施以及療效評估等方面。由于多種成像模式提供的信息具有互補(bǔ)性，為了綜合使用多種成像模式以提供更全面的信息，需要將有效信息進(jìn)行整合?？臻g的各向異性限制了信息在不同尺度下的傳輸能力，因此集成和分析不同分辨率的圖像數(shù)據(jù)成為一個重要的研究課題。本文借助多尺度分析為手段，研究醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)與融合過程中醫(yī)學(xué)

2、圖像的增強(qiáng)、插值、配準(zhǔn)、融合和分割等關(guān)鍵問題的理論方法研究，擴(kuò)展了尺度的含義，使其不再局限在通常的小波分析和形態(tài)學(xué)兩個方面。論文主要完成了如下的工作： 1、對醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，提出了一種基于濾波器的圖像分解方法，并對這種圖像分解方法的各種變體進(jìn)行了討論和設(shè)計(jì)，其中重點(diǎn)設(shè)計(jì)了一種多尺度的圖像濾波器分解方法，然后提出了一種基于多尺度濾波器分解的醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文方法的有效性。 2、提出了一種

3、基于小波分解相似性分析的圖像插值方法。該方法通過計(jì)算小波分解后相鄰兩層分量之間的相似度，推出插值結(jié)果的各個高頻分量，在將原始低分辨率圖像作為插值結(jié)果的低頻成分后，通過小波逆變換得到最終的插值結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文所提方法的有效性和優(yōu)勢。 3、從實(shí)際應(yīng)用的角度，探討了經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸饩唧w的實(shí)現(xiàn)過程。從實(shí)現(xiàn)的角度，探討了邊界污染和極值點(diǎn)搜索等問題，最后將經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸鈶?yīng)用在醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)中。配準(zhǔn)的思路是：將經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾玫降母鱾€固有模式

4、分量按照從粗到細(xì)的順序采用最大互信息法進(jìn)行逐層配準(zhǔn)。這種方法減少了同名點(diǎn)的個數(shù)，并能一定程度上提高配準(zhǔn)的精度。在此基礎(chǔ)上，論文提出了一種基于EMD的圖像插值方法，并提出一種基于EMD圖像層間的配準(zhǔn)方法，該方法首先在低層上粗配準(zhǔn)，在高層上精配準(zhǔn)。將本文方法應(yīng)用于MRI圖像和PET圖像的配準(zhǔn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文方法的優(yōu)良性能。 4、結(jié)合小波分解提出了一種基于小波變換和方向梯度的醫(yī)學(xué)圖像融合方法。該方法的基本過程是在將配準(zhǔn)的待融合圖像

5、進(jìn)行小波分解后，在各個分量上采取不同的融合方法，即在低頻成分上采用局部能量作為融合特征，而在三個不同方向的高頻分量上，分別選擇不同方向的梯度算子作為融合的依據(jù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法不僅具有良好的視覺效果，并且在客觀指標(biāo)上也具有一定的優(yōu)勢。 5、對現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)圖像分割方法進(jìn)行了綜述，在此基礎(chǔ)上，引出了多尺度局部特征的概念，將需要融合的圖像進(jìn)行分割，提取感興趣區(qū)域，然后對感興趣區(qū)內(nèi)外采用相應(yīng)的融合策略，得到融合結(jié)果。方法的關(guān)鍵在于如何