基于改進(jìn)互信息的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)為醫(yī)生利用多種模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像信息、提高醫(yī)學(xué)診斷和治療的準(zhǔn)確性打下了基礎(chǔ),是近年來圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文主要研究基于互信息的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法,這種方法由于具有無需預(yù)處理、準(zhǔn)確性高、穩(wěn)健性好等特點(diǎn),是當(dāng)-前醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法的發(fā)展趨勢(shì)。本文在前人的研究基礎(chǔ)上,對(duì)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)提出了新的算法。
　　 本文首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的發(fā)展現(xiàn)狀、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)在臨床中的應(yīng)用以及圖像配準(zhǔn)中存在的主要問題；然后對(duì)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的基礎(chǔ)

2、理論,包括圖像配準(zhǔn)方法的分類、圖像配準(zhǔn)中的關(guān)鍵技術(shù)等,做了比較詳細(xì)的介紹；接著對(duì)互信息的相關(guān)知識(shí)做了詳細(xì)的介紹,指出了互信息配準(zhǔn)存在的主要問題,并對(duì)傳統(tǒng)的互信息配準(zhǔn)算法與改進(jìn)的互信息配準(zhǔn)算法進(jìn)行了比較,證明改進(jìn)后的互信息算法在配準(zhǔn)速度、精度和魯棒性都要比傳統(tǒng)的互信息配準(zhǔn)算法好,接著對(duì)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)常用的優(yōu)化算法也做了相應(yīng)的介紹,并著重對(duì)基于矩和主軸法的配準(zhǔn)算法、遺傳算法和蟻群算法做了比較詳細(xì)的介紹,然后在此基礎(chǔ)上提出了基于一種新的混合優(yōu)化

3、算法,并將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)當(dāng)中。在混合優(yōu)化算法中,首先結(jié)合Canny邊緣檢測(cè)算子和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法,提取人體頭部實(shí)體的外輪廓,然后利用矩和主軸法對(duì)外輪廓圖像進(jìn)行粗配準(zhǔn),得到一個(gè)用于遺傳算法的初值取值范圍；然后在此基礎(chǔ)上利用遺傳算法和蟻群算法相結(jié)合的混合優(yōu)化算法,即遺傳一蟻群混合算法,對(duì)經(jīng)過粗配準(zhǔn)的圖像進(jìn)行互信息配準(zhǔn),得到配準(zhǔn)結(jié)果,然后分別與單獨(dú)使用Powell算法、遺傳算法、蟻群算法對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)的結(jié)果進(jìn)行分析比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本