基于改進(jìn)混合蛙跳算法的SPECT-B超甲狀腺圖像配準(zhǔn).pdf

1、全世界每年新發(fā)甲狀腺癌患者1212萬例,甲狀腺癌直接影響人類的正常生活和健康。B超圖像能清晰顯示甲狀腺組織內(nèi)的細(xì)微變化,對甲狀腺結(jié)節(jié)的發(fā)現(xiàn)率高,但不能進(jìn)行功能判斷;SPECT顯像是功能顯像,可以根據(jù)腺體內(nèi)放射性分布,提供與病變的良、惡性有密切關(guān)系的功能圖像,但對結(jié)節(jié)定位不準(zhǔn)。為了克服單模醫(yī)學(xué)圖像信息單一、表征局限的缺點,提出將甲狀腺B超圖像和SPECT圖像進(jìn)行融合處理。本文主要研究甲狀腺的B超圖像和SPECT的圖像的配準(zhǔn),為兩種模式圖像

2、的融合做準(zhǔn)備,提高對甲狀腺腫瘤良、惡性判斷的準(zhǔn)確率。
　　B超圖像具有低對比度,低銳利度,存在噪聲的特點,SPECT圖像沒有一個視覺可視的分割邊界,這兩種圖像像素差異較大,灰度極不相似,采用基于灰度的配準(zhǔn)方法會造成極大的誤配準(zhǔn)。本文針對這兩幅圖像不同的成像特點,提出將甲狀腺和腫瘤的初始輪廓圖像作為配準(zhǔn)依據(jù),用人工交互的GCBAC方法分割 B超圖像,用閾值法分割SPECT圖像,并填充區(qū)域為二值圖像,為甲狀腺圖像配準(zhǔn)做準(zhǔn)備。