多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合與目標(biāo)分割定位的算法研究.pdf

1、本文主要針對“重離子束三維治療計劃”研究項目的前期醫(yī)學(xué)圖像處理內(nèi)容進(jìn)行研究，主要包括醫(yī)學(xué)圖像的預(yù)處理、多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)與融合以及醫(yī)學(xué)圖像的目標(biāo)區(qū)域分割。本文對各部分的處理算法進(jìn)行了研究，并提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法，同時開發(fā)了基于VisualC++6.0的實驗平臺，通過編程實驗來驗證各種算法的實現(xiàn)效果。 首先，在醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理方面，重點研究了基于小波變換的圖像濾波和增強(qiáng)算法。提出了由中值濾波和小波變換軟閥值濾波算法相結(jié)合的混合濾波

2、增強(qiáng)算法，該算法在實現(xiàn)有效濾波的同時又進(jìn)行了邊緣信息的增強(qiáng)。 其次，在多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)及融合方面，本文先對配準(zhǔn)過程中的圖像插值算法、相似性測度和搜索算法進(jìn)行了研究和改進(jìn)。根據(jù)所研究的對象為不同模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)這一特點，本文使用了基于互信息的圖像配準(zhǔn)算法，其中重點對該配準(zhǔn)過程中的優(yōu)化算法進(jìn)行研究改進(jìn)。提出了基于粒子群算法和模擬退火算法相結(jié)合的混合粒子群優(yōu)化算法，并通過對比實驗驗證了該優(yōu)化算法的配準(zhǔn)效果優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法。除此以