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文檔簡介
1、隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的快速發(fā)展,出現(xiàn)了多種類型的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備。由于各種影像設(shè)備各有所長,因此綜合使用,即圖像信息的融合就成為迫切的需求。自二十世紀(jì)八十年代起,作為醫(yī)學(xué)圖像信息整合的關(guān)鍵技術(shù),醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)成為了主要的研究熱點。
三維立體化成為影像設(shè)備發(fā)展的一種大的趨勢。本文以三維醫(yī)學(xué)圖像的剛體配準(zhǔn)為主要研究對象,采用先“粗配準(zhǔn)”,再“細配準(zhǔn)”的混合配準(zhǔn)方法對三維醫(yī)學(xué)圖像進行剛體配準(zhǔn):首先采用基于主成分分析(Principal C
2、omponent Analysis,PCA)的配準(zhǔn)算法計算三維圖像之間的近似變換,對圖像進行粗配準(zhǔn);然后再利用采用Harris算法所提取的三維角點特征運用改進的最鄰近點迭代法(Interative Closest Point,ICP)對參考圖像和浮動圖像的角點點云進行配準(zhǔn),尋找最優(yōu)變換參數(shù);最后對浮動圖像實施空間變換,使其與參考圖像達到主要解剖結(jié)構(gòu)在空間上的一致。在配準(zhǔn)過程中,本文采用速度和效果兼顧的雙線性插值插值算法。對于最鄰近點迭代
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