【硕士论文】基于互信息的医学图像配准算法研究.pdf

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1、东南大学硕士学位论文基于互信息的医学图像配准算法研究姓名：倪东申请学位级别：硕士专业：生物医学工程指导教师：鲍旭东20030401东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，、论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:丝业生~。期:1"03/4/29东南大学学位论

2、文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生‘名:40,导”币‘名蟀日‘:oIvq6is基于互信息的医学圈像配准算法研究摘要医学图像的发展为临床诊断和治疗提供了有效的辅助手段。临床上通常需要将同一个的病人多种模式成像结果结合起来分析，以提高

3、医学诊断和治疗的水平。面对大量来自不同途径的图像信息，如果仅凭医生的肉眼把它们综合在一起，不仅工作量非常巨大，而且也很难得到正确的结果，这是不现实的。但是如果通过图像处理技术将各种医学图像的信息整合或集成在一起，就可以构成全面反映病人状况且非常直观的图像。多模态医学图像配准正是研究这个问题，通过把不同模态、不同来源、不同时间等医学图像进行几何变换，映射到另外的图像中，使得不同图像中相关的组织或器官达到空间上的一致。一些独立的研究己经显示了互信息作为一种多模态医学图像配准方法的适应性【月‘幻。在一个叫“回顾性配准算法评估”项

4、目的国际研究中，分别研究了CT和PET脑图像和核磁共振(MR)图像的配准，并把互信息配准的结果和采用标志点方法的配准结果，即所谓的金标准旧相比较，说明了基于互信息的配准方法是一种十分精确的方法。但是基于互信息的配准方法仍然存在一些问题，计算速度慢，配准过程耗时较长，存在一定程度的误配现象。为了提高基于互信息配准方法的配准速度，我们分析了配准过程中的主要耗时步魏.即联合直方图的计算，并由此提出了互信息计算的快速方法:同时为了兼顺精度和速度，减少配准过程中的误配现象，对灰度压缩、多分辨率的方法做了一定的研究和实验;还对各种优化

5、算法做了大量的数据分析，得我了各种优化算法在配准速度和误配率上的结果，并着重研究了自适应模拟退火法在配准过程中的作用。在多光谱图像配准方面，由于多光谱图像的特殊性，使得配准运算量大，占用内存多。本文用Parzen窗口函数来估计样本的概率密度，样本平均来估计嫡，很好的解决了问题，同时对于配准过程中样本个数的选取做了盘化的分析，试图在配准前能够在直方图分析的基础上确定所需样本的个数。关键词:多模态医学图像图像配准图像融合互信息优化算法多光谱东南大学硕士学位论文AbstractThedevelopmentofmedicalima

6、gingprovidesanefficientassistantwayfortheclinicaldiagnosisandtherapy.Inordertoimprovethelevelofdiagnosingdoctorsoftenneedtocombinedifferentimagingmodesofthesamepatient.Moreover,medicalimagesofthesamepatientcanbegotatdifferenttime,differentpositionsanddifferentcond

7、ition.Itisdifficultfordoctorstointegratealltheimagesfromdifferentmodalitybyeyes.Iftheinformationindifferentmodalitiescanbeintegratedbyimageprocessing,thistechnologycanbeveryusefulbysupplyingcomprehensiveandintuitiveimages.Fortunately,multimodalmedicalimageregistra

8、tionissuchatechnology.Registrationreferstoaligncorrespondingtissuesororgansindifferentimagesspatiallybytransformationofmedicalimagesfromdifferentmodalit