基于互信息的2D醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)成像已經(jīng)成為現(xiàn)代醫(yī)療不可或缺的一部分，用不同的成像設(shè)備所得到的醫(yī)學(xué)圖像信息常常具有互補(bǔ)性，為了綜合使用多種醫(yī)學(xué)成像模式以提供更全面的信息，常常需要將有效信息進(jìn)行整合。整合的第_步是醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)，整合的第二步則是圖像的融合。本論文研究圖像的配準(zhǔn)問(wèn)題。 互信息配準(zhǔn)算法認(rèn)為具有共同解剖結(jié)構(gòu)的兩幅圖像達(dá)到最佳配準(zhǔn)時(shí)，它們的重疊部分所對(duì)應(yīng)像素灰度的互信息量達(dá)到最大值。與傳統(tǒng)的圖像配準(zhǔn)方法相比，互信息配準(zhǔn)方法的優(yōu)勢(shì)在于：無(wú)需對(duì)多模圖像像

2、素灰度之間的關(guān)系作任何假設(shè)，無(wú)需對(duì)圖像分割和預(yù)處理，完全自動(dòng)而無(wú)需人工交互。 圖像像素狄度可以看作是隨機(jī)變量，從而可用聯(lián)合概率、邊緣概率分布理論和信息熵理論來(lái)求兩幅圖像的互信息。由于重疊部分的聯(lián)合灰度直方圖和邊緣灰度直方圖不需要計(jì)算互信息的導(dǎo)數(shù)，所以可以用它們來(lái)計(jì)算兩幅圖像像素的聯(lián)合概率分布，從而降低了配準(zhǔn)算法的實(shí)現(xiàn)難度。因?yàn)閳D像像素點(diǎn)進(jìn)行空間變換后坐標(biāo)有可能不是整數(shù)，所以有必要引入插值技術(shù)。本論文所選用的PV插值法不會(huì)引入新的