基于互信息的2D、3D醫(yī)學(xué)圖像剛性配準(zhǔn)研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的關(guān)鍵步驟；是圖像融合、圖像變化分析和目標(biāo)識別首先要解決的問題；是其它圖像處理算法和應(yīng)用的基礎(chǔ)。本文主要的工作是基于互信息法的2D、3D醫(yī)學(xué)圖像剛性配準(zhǔn)研究。
　　本文首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的背景、發(fā)展簡史以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀；然后從圖像熵、聯(lián)合熵和互信息角度闡述了最大互信息法圖像配準(zhǔn)的基本原理；并對最大互信息法所涉及的幾個過程(圖像變換、圖像插值以及多參數(shù)優(yōu)化方法)進(jìn)行詳細(xì)介紹。
　　本文提出

2、了一種位平面信息和互信息相結(jié)合的圖像配準(zhǔn)方法，實(shí)現(xiàn)了二維醫(yī)學(xué)圖像精確配準(zhǔn)。該方法首先對圖像進(jìn)行位平面分解并計算每個位平面圖像的梯度，然后將其梯度與位平面加權(quán)得到合成特征圖像，接著對合成特征圖像用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行粗配準(zhǔn)，在粗配準(zhǔn)基礎(chǔ)上，用Powell優(yōu)化算法對原始圖像進(jìn)行精細(xì)配準(zhǔn)。由實(shí)驗(yàn)可得，位平面信息和互信息相結(jié)合的混合優(yōu)化算法具有較高配準(zhǔn)精度。
　　當(dāng)互信息法直接運(yùn)用到三維剛性醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)時，圖像配準(zhǔn)過程比較耗時，難以滿足臨床