【摘 要】
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多模医学图像配准是将不同医学成像模式提供的影像信息进行融合的关键步驟。条件方差和(SCV)是一种新的用于多模图像配准的相似性测度,但SCV的主要缺点是它仅使用量化信息来
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(81560296);云南省教育厅科学研究基金资助项目(2015Y070)
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多模医学图像配准是将不同医学成像模式提供的影像信息进行融合的关键步驟。条件方差和(SCV)是一种新的用于多模图像配准的相似性测度,但SCV的主要缺点是它仅使用量化信息来计算联合直方图。基于此,设计了一种新的插值函数来计算联合直方图,从而提高SCV的性能。将改进后的SVC用于多模医学图像配准,并与归一化互信息(MI)、交叉累积剩余熵(CCRE)和原SCV进行了比较。实验证明,相比NMI、CCRE和原SCV,本研究方法能配准具有不同空间变换和噪声的图像,具有更高的配准成功率和鲁棒性。
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