多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖象配準(zhǔn)及其應(yīng)用.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖象有配準(zhǔn),尤其是多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖象準(zhǔn)技術(shù)是一項難度較大的研究課題,得到了廣大醫(yī)學(xué)影響學(xué)影像學(xué)學(xué)者的廣泛關(guān)注和研究,有著很高的理論研究價值和商業(yè)應(yīng)用價值.該文首先介紹了多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖象配準(zhǔn)的基本理論、概念、分類方法、實施要點.然后結(jié)合實例對多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖象的配準(zhǔn)尤其是基于互信息的配準(zhǔn)方法的發(fā)展歷程和發(fā)展趨勢作了詳細(xì)的分析、介紹和評估.該文所介紹的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖象配準(zhǔn)算法主要有：基于正交矩的配準(zhǔn)、基于圖象特征的配準(zhǔn)和基于最大互信息的配準(zhǔn).后兩

2、種是我們介紹的重點.該文對多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖象配準(zhǔn)的分析,主要集中在配準(zhǔn)測度和優(yōu)化算法的設(shè)計方面.目前性能最好的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖象配準(zhǔn)測試應(yīng)該算互信息測度和圖象幾何特征測試.互信息測試最近發(fā)展包括規(guī)范化的互信息測試,與梯度信息相結(jié)合的互信息測試等;圖象幾何特征測試則包括脊和邊緣.由于這兩種方法各有優(yōu)缺點,而且國外有關(guān)文獻汗牛充棟,難于進一步改進,因此我們嘗試將這兩種方法加以結(jié)合,使用圖象邊緣構(gòu)成的特征空間來計算互信息,同時使用多分辨的金字塔優(yōu)化算