基于熵圖理論的多模醫(yī)學(xué)圖像配準方法研究.pdf

1、隨著生物技術(shù)、圖像處理技術(shù)以及計算機技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像配準已經(jīng)成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)。作為醫(yī)學(xué)圖像融合及其他醫(yī)學(xué)圖像分析的前提和基礎(chǔ)，醫(yī)學(xué)圖像配準對臨床診斷、治療以及療效評價等具有重要意義，已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的研究熱點之一。本文在研究前人圖像配準成果的基礎(chǔ)上，對多模醫(yī)學(xué)圖像自動配準技術(shù)及算法進行了相關(guān)的研究和改進。主要工作如下：
　　 本文首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像配準的背景、意義以及主要應(yīng)用，總結(jié)、歸納了醫(yī)學(xué)圖像配準方

2、法；介紹了醫(yī)學(xué)圖像配準的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)；分析了醫(yī)學(xué)圖像配準中基于像素和基于特征兩類主要方法的優(yōu)缺點；深入研究了互信息理論在醫(yī)學(xué)圖像配準領(lǐng)域的應(yīng)用和實現(xiàn)機理以及互信息作為相似性測度的優(yōu)缺點。本文著重深入研究了Rényi廣義互信息及其在圖像配準中的作用，并針對互信息計算的復(fù)雜性，引入了廣義近鄰圖熵估計理論，并成功應(yīng)用于多模醫(yī)學(xué)圖像配準中。
　　 在深入研究基于像素和基于特征的兩類醫(yī)學(xué)圖像配準算法優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合兩類方法的

3、優(yōu)點，提出了一種新的融合梯度信息廣義近鄰圖的多模醫(yī)學(xué)圖像配準算法，該方法先提取尺度空間不變特征點并使用類似于SIFT描述子的梯度描述信息描述特征點，接著使用Rényi互信息建立目標函數(shù)和通過廣義近鄰圖熵估計理論來估計Rényi互信息，最后優(yōu)化算法尋優(yōu)。經(jīng)實驗證明，配準結(jié)果精度高，時間快，魯棒性較強，是一種有效的自動彈性配準算法。
　　 針對噪聲對醫(yī)學(xué)圖像分析中的影響，在深入研究圖像紋理信息在醫(yī)學(xué)圖像中的應(yīng)用后，本文提出了一種抗噪