基于itk人脑图像配准算法实现

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1、-南京邮电大学毕业设计(论文)题目基于ITK的人脑图像配准算法实现专业生物医学工程学生姓名曾宪波班级学号B110904B11090426指导教师杜若瑜指导单位南京邮电大学地理与生物信息学院日期:2015年1月15日至2015年6月7日.---毕业设计(论文)原创性声明本人郑重声明:所提交的毕业设计(论文),是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容外,本毕业设计(论文)不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本研究做出过重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明并表示

2、了谢意。论文作者签名:日期:年月日.---摘要伴随着科技的发展与进步,医学图像成像技术也在飞速发展,图像处理在医学研究与临床医学中的应用越来越广泛,涌现出大量的医学图像。但是,大量的医学图像因为成像设备、环境、时序、位置等的差异带来了医学图像信息的不一致性,如何消除里面的差异获取一致性的信息成为一个函待解决的问题。本文介绍了医学图像配准构架中的各个部件以及常见的配准算法。同时设计了2组实验:使用2组人脑MRI图像序列进行配准研究。利用ITK中的居中变换刚性配准进行2D刚性配准;将序列重建为3D体数据,利用Verso

3、r3D刚性配准进行3D刚性配准。通过对2组实验结果进行比较与分析,得出2D刚性配准在配准精度上优于3D刚性配准,但配准耗费的时间比3D刚性配准要多的结论。关键词:ITK;人脑图像;图像配准;刚性配准;MRI.---ABSTRACTWiththedevelopmentofscience,medicalimagingtechnologyisexpandingrapidly.Asimageprocessingisappliedwidelyinmedicalresearchandclinicalmedicine,alarg

4、enumberofmedicalimagesareemerging.However,becauseofthedifferencesintheimagingdevice,theenvironment,thetiming,location,amajorityofmedicalimageshasledtotheinconsistencyofmedicalimageinformation.Therefore,howtoeliminatethedifferencesandobtainconsistencyofinformat

5、ionhasbecomeaproblemtobeaddressed.This article introduces each component of medical imaging registration framework and some common registration algorithms.In the meantime, it designs two comparative experiments to do registration research based on two sets of 

6、brain MRI image sequence.Firstly,it rebuilds the sequence as 3D data and then makes use of the center transformation and rigid registration of ITK to conduct 2D rigid registration,as well as Versor 3D to conduct 3D rigid registration.Through  analyzing and res

7、earching the results of two experiments,it concludes that 2D rigid registration is better than 3D rigid registration on the accuracy of registration,but weaker on the consuming time of registration.Keywords:ITK;brainimage;imageregistration;rigidregistration;MR

8、I.---目录第一章绪论11.1课题意义11.2研究现状简述11.2.1国外研究现状11.2.2国内研究现状11.3医学图像配准的问题21.4本文的主要工作2第二章ITK简介与配准框架32.1ITK的安装32.1.1获取安装资源32.1.2ITK安装32.2ITK的背景和理念32.3ITK核心概念32.3.1数据表达32.3.2泛编程式42.3.3数据处理管

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