本文選題：非剛性配準 + 醫(yī)學圖像��； 參考：《計算機應(yīng)用研究》2017年08期

【摘要】：針對互信息僅考慮兩幅圖像相應(yīng)像素的灰度信息以及B樣條變換模型存在形變場奇異點的問題,提出一種基于P樣條和局部互信息的非剛性醫(yī)學圖像配準方法。該方法以局部互信息為相似性測度,采用P樣條變換模型模擬待配準圖像的幾何形變,使用三次插值算法對圖像像素進行賦值,結(jié)合對大規(guī)模參數(shù)優(yōu)化效率高的LBFGS算法優(yōu)化配準參數(shù)。較傳統(tǒng)的B樣條變換模型和互信息,提出的方法除計算時間外,其他三項指標更優(yōu),均方誤差下降了89.25%,歸一化互信息提高了11.04%,相關(guān)系數(shù)提高了5.64%。實驗結(jié)果表明,該方法有效地提高了配準的精度。
[Abstract]:Aiming at the problem that the mutual information only considers the gray level information of the corresponding pixels of two images and that the B-spline transform model has the singularity of deformation field, a non-rigid medical image registration method based on P-spline and local mutual information is proposed.Using local mutual information as similarity measure, the P-spline transform model is used to simulate the geometric deformation of the image to be registered, and the cubic interpolation algorithm is used to assign the pixels of the image.LBFGS algorithm with high efficiency for large-scale parameter optimization is used to optimize registration parameters.Compared with the traditional B-spline transform model and mutual information, the proposed method is better than the traditional B-spline transform model, except for the calculation time, the mean square error decreases 89.25%, the normalized mutual information increases 11.04 and the correlation coefficient increases 5.64%.The experimental results show that this method can effectively improve the accuracy of registration.
【作者單位】： 太原理工大學信息工程學院;
【基金】：山西省自然科學基金基礎(chǔ)研究項目(2013011017-3)
【分類號】：TP391.41

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