【摘 要】
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医学图像配准是将各种互为补充的形态和功能影像信息统一在一个公共坐标系中,配准方法分为有框架和无框架的配准方法两大类,目前研究热点是无框架配准方法,又分为基于特征对
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医学图像配准是将各种互为补充的形态和功能影像信息统一在一个公共坐标系中,配准方法分为有框架和无框架的配准方法两大类,目前研究热点是无框架配准方法,又分为基于特征对应性和基于体素相似性两大类,基于体素相似性的配准方法直接对不同模态图象的灰度统计特性进行匹配,目前都是对刚性体的研究,其中互信息法是最精确和最具鲁棒性的,对非刚性体的研究未见报道.该文从研究对象和配准的模态信息、图象维数、变换的特性和域、配准算法中的优化算法、配准所基于特征的本质这五个角度,综述了医学图象配准方法的研究现况和存在问题,提出了基于互信息的弹性配准算法对腹部三维多模态图像进行非刚性配准的研究意义和可行性.该文介绍了图象统计表示原理以及与互信息相关的概率统计知识,定义两幅图象重叠部分的图象灰度之间的互信息(灰度值相应概率)为图象配准判据,介绍了该课题中的最优化问题以及采用的遗传算法.推导出互信息的两种计算方法,一种是基于直方图法,另一种是基于Parzen窗法.在Parzen窗法中选择高斯密度作为窗函数,利用样本的最大似然估计与最小估计熵等价性,对估计熵使用随机估计的遗传算法进行最优化计算,得到最优的Parzen窗统一方差.
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