医学图像非刚性配准算法研究

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1、犬遠硿大李循士莩位论文。医学图像非刚性配准算法砑究学科专业簋数学作者姓名王伟指导教师羞志勋—■答辩日期——迎年——月—博士学位论文医学图像非刚性配准算法研究作者姓名王伟学科、专业计算数学学号指导教师苏志勋教授完成日期：年月大连理工大学大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中己经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所

2、做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：縛脉说作者签名：妹日期：年月》日大连理工大学博士学位论文摘要随着计算机技术的发展，普及和应用，数字图像处理技术也有了飞速的发展。作为图像处理与分析中的基础及关键技术，图像配准技术具有重要的实用价值，其目标是找到对应图像的最优几何变换使其匹配。图像配准技术己经应用到许多方面，如天文和地球的物理观测、计算机视觉、医学科学等。在过去的三十多年中，图像配准技术在医学图像处理中所起的作用越来越重要，它是许多医学诊疗

3、手段中常用的方法，例如，手术前后治疗效果比对，患者注射药物疗效评价，不同成像设备获取的医学图像融合等。在医学图像的实际应用中，由于人体各部位的解剖结构较为复杂，简单的刚性变换很难描述这些结构的复杂形变及局部特征信息。而这些信息是专家对患者疾病诊断和临床治疗的重要依据，因此非刚性的医学图像配准方法更符合实际应用。当前，医学图像刚性配准算法已经很成熟，而非刚性的配准算法有着很大的提升空间。如何建立合理的形变模型，采用何种插值算法，如何提高非刚性配准算法的速度与精度，以及如何评价非刚性配准效果等问题都值得深入研

4、宄。在医学图像非刚性配准技术研究中，基于特征和基于非参数模型的方法成为当前的研究热点。本文在深入研宄己有基于特征和基于非参数模型的图像配准技术的基础上，分别就相似性度量函数、非参数模型、特征约束等方面展幵了深入研宄，同时在非刚性配准算法模型建立、求解及其具体实现等方面提出了一些新方法，主要工作如下：提出了基于如熵最小生成图的医学图像非刚性配准算法。在基于特征点配准的方法中，本文引入了一种新的相似性度量，即熵最小生成图；同时采用一种新的多尺度选点方法来实现多模态医学图像的非刚性配准。本文利用图像金字塔的思想

5、，对图像分层分块。在图像子块中，采用如力熵最小生成图度量对子块进行配准，同时按照一定的规则在子块中选取对应的标记点。在图像变换模型方面，本文采用径向基函数，因为该径向基函数有平滑参数，可以更好地调节非刚性形变的光滑性，同时降低了算法对选点的数量和匹配准确率的要求。大量实验表明，本文提出的方法有效，快速，且配准结果准确。同时，整个方法在鼻咽喉医学图像可视化的项目中得到了成功的应用。提出了基于改进非参数模型的医学图像非刚性配准算法。在图像配准算法中，两幅配准图像间的灰度差是一种常用的相似性度量函数，其具有定义

6、简单和实现方便等优点。然而，这种相似性度量函数隐含一个前提假设，即两幅配准图像中对应点的灰度值为常值。在绝大多数的实际应用中，这种假设并不成立，它受到很多因素的影响。因而，需要考虑两幅配准图像间灰度的变化。本文提出的基于非参数模型的图像配准方法，考虑了两幅配准图像间灰度的变化，利用灰度正则场作为非参数模型的数据项，它不仅能够克服图像灰度常值假设的缺陷，而且在计算和实现上比较简单。同时，提出了一种局部结构自适应的正则项，它能够很好的估计组织的不连续形变。在算法实现方面，提出了一种新的联合加权中值滤波的双次下

7、采样策略，提高了图像配准的精度。大量实验结果表明，本文提出的方法是一种有效、准确的医学图像非刚性配准方法。提出了保特征的医学图像非刚性配准。目前，医学图像非刚性配准方法研宄集中在基于非参数模型的算法上。在实际的应用中，人体各部位的形变性质是比较复杂的。传统的基于非参数模型的配准方法医学图像非刚性配准算法研宄无法准确估计一些特征的形变信息，而这些形变信息对疾病诊断和治疗尤为重要。因此，本文提出了一种新的能量模型，它不但包含传统非参数模型的数据项和正则项，而且还包含基于特征的约束项。该项充分考虑了两幅配准图像

8、特征的形变信息，对整体图像的形变进行约束。在此约束下，该算法可以准确估计图像特征的形变。大量实验结果表明该方法是一种高效的、保特征的医学图像非刚性配准方法。关键词：非刚性配准；熵；结构自适应；非参数模型；灰度正则场大连理工大学博士学位论文：医学图像非刚性配准算法研宄大连理工大学博士学位论文目录绪论图像配准问题的描述学图像配准技术研宂的意义医学图像配准技术国内外研究进展本文的主要工作与创新本文的组织结构医学图像配准方法简介医学图