基于輪廓特征點最大互信息的多模態(tài)醫(yī)學圖象配準.pdf

1、隨著醫(yī)學影像技術的快速發(fā)展，出現(xiàn)了多種模態(tài)的醫(yī)學影像。在臨床上，使用多種成像技術并適當?shù)貙⑵浼右匀诤?，可為臨床診斷和手術治療提供更加全面準確的信息。而圖像配準是融合技術中需要先期解決的問題，也是融合的關鍵部分。配準的結果使兩幅圖像的對應特征點在空間上達到一致。 論文首先介紹了醫(yī)學圖像配準的基本概念、變換模型、優(yōu)化搜索方法、各種相似性測度、配準的一般分類原則及國內外面臨的問題和發(fā)展方向。在對現(xiàn)有的配準算法及相關技術進行了分析整理的

2、基礎上，按是否提取圖像特征為依據(jù)將配準方法分為基于圖像特征的配準和基于體素的配準。針對頭部CT和MRI圖像的特點，提出了一種由“粗”到“細”的圖像配準策略。即先通過配準兩幅圖像的輪廓使其達到粗略配準的目的，然后在此基礎上以兩幅圖像輪廓特征點的最大互信息作為配準的代價函數(shù)，用PV為其插值算法，以一種組合的全局優(yōu)化算法(PPSO)來求取最優(yōu)配準變換參數(shù)。實驗結果表明：該方法具有配準精度高、速度快、魯棒性強等特點，是一種有效的全自動配準方法。