基于輪廓特征點最大互信息的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖象配準(zhǔn).pdf

1、隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的快速發(fā)展，出現(xiàn)了多種模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像。在臨床上，使用多種成像技術(shù)并適當(dāng)?shù)貙⑵浼右匀诤希蔀榕R床診斷和手術(shù)治療提供更加全面準(zhǔn)確的信息。而圖像配準(zhǔn)是融合技術(shù)中需要先期解決的問題，也是融合的關(guān)鍵部分。配準(zhǔn)的結(jié)果使兩幅圖像的對應(yīng)特征點在空間上達到一致。 論文首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的基本概念、變換模型、優(yōu)化搜索方法、各種相似性測度、配準(zhǔn)的一般分類原則及國內(nèi)外面臨的問題和發(fā)展方向。在對現(xiàn)有的配準(zhǔn)算法及相關(guān)技術(shù)進行了分析整理的

2、基礎(chǔ)上，按是否提取圖像特征為依據(jù)將配準(zhǔn)方法分為基于圖像特征的配準(zhǔn)和基于體素的配準(zhǔn)。針對頭部CT和MRI圖像的特點，提出了一種由“粗”到“細”的圖像配準(zhǔn)策略。即先通過配準(zhǔn)兩幅圖像的輪廓使其達到粗略配準(zhǔn)的目的，然后在此基礎(chǔ)上以兩幅圖像輪廓特征點的最大互信息作為配準(zhǔn)的代價函數(shù)，用PV為其插值算法，以一種組合的全局優(yōu)化算法(PPSO)來求取最優(yōu)配準(zhǔn)變換參數(shù)。實驗結(jié)果表明：該方法具有配準(zhǔn)精度高、速度快、魯棒性強等特點，是一種有效的全自動配準(zhǔn)方法。