本文關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像的預(yù)處理與配準(zhǔn)算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于對(duì)放射性治療在當(dāng)今醫(yī)學(xué)界的重要地位,讓更多的醫(yī)生依靠于對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的分析來(lái)對(duì)患者的病情進(jìn)行確診,并提出治療方案。所以高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)圖像則是決定能否提高治療的準(zhǔn)確性的一個(gè)重點(diǎn)。本文就是針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的處理進(jìn)行研究以達(dá)到提高圖像質(zhì)量,并且為以后的操作做鋪墊的目的。醫(yī)學(xué)圖像的濾波與增強(qiáng)是醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理技術(shù)的關(guān)鍵研究課題。由于目前醫(yī)學(xué)圖像成像設(shè)備的限制,大多數(shù)醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量較差,分辨率較低,可能存在大量噪聲或模糊,導(dǎo)致醫(yī)生不能精確找到病灶區(qū)域,不能準(zhǔn)確判斷病情。醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)是將浮動(dòng)的醫(yī)學(xué)圖像與現(xiàn)實(shí)中物理空間點(diǎn)一一對(duì)應(yīng),幫助醫(yī)生快速找到病灶區(qū)域。因此,本文從醫(yī)學(xué)圖像的預(yù)處理與配準(zhǔn)算法入手,主要是對(duì)磁共振(MR)頭部圖像的研究。在醫(yī)學(xué)圖像的濾波方面,介紹了電子噪聲,光電子噪聲和感光片顆粒噪聲的特點(diǎn),介紹了幾種常用的空間域?yàn)V波技術(shù),并著重討論和研究了中值濾波和基于小波變換的濾波技術(shù)。在醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)方面,首先詳細(xì)介紹了空間率增強(qiáng)和變換域增強(qiáng)方法,并且重點(diǎn)研究了基于小波變換的增強(qiáng)算法。在以上研究的基礎(chǔ)上,提出了基于中值濾波和小波變換軟閥值濾波的混合濾波增強(qiáng)算法。該算法首先對(duì)圖像做中值濾波,這樣就可以濾除很大一部分脈沖類型的噪聲。然后對(duì)圖像做二維的小波變換,由于小波變換的計(jì)算量大,我們?cè)O(shè)定分解的層數(shù)為三層。對(duì)得到的各子帶圖像,進(jìn)行高頻子帶圖像的軟閥值函數(shù)處理,低頻子帶不進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該算法能夠?qū)Χ喾N噪聲進(jìn)行有效地濾除,并且可以增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息。在醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)中,首先介紹了算法圖像配準(zhǔn)的原理和基本內(nèi)容,介紹了配準(zhǔn)的過程,逐個(gè)介紹并研究了在配準(zhǔn)過程中所要用的變換方式、插值算法、搜索算法、相似性測(cè)度等內(nèi)容。重點(diǎn)研究了PV插值方法、互信息、粒子群優(yōu)化算法和模擬退火算法。在以上研究的基礎(chǔ)上,提出了由粒子群算法和模擬退火算法相結(jié)合的混合優(yōu)化算法。該算法提高了全局尋優(yōu)的能力,能夠更好地跳出局部最優(yōu)。本章使用的是采用互信息為相似性測(cè)度,剛體變換,PV插值還有混合優(yōu)化算法的配準(zhǔn)技術(shù),能夠更好地將圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。本文在VS2008+opencv2.1軟件平臺(tái)下對(duì)11幅頭部MR圖像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,對(duì)醫(yī)學(xué)圖像處理中預(yù)處理和配準(zhǔn)處理中所涉及到的各種知識(shí)與算法進(jìn)行了研究,并且根據(jù)它們的自身特性提出了相對(duì)應(yīng)的改進(jìn),得到了新的算法,而且通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的可行性與展示效果。
【關(guān)鍵詞】：醫(yī)學(xué)圖像 預(yù)處理 小波變換 圖像配準(zhǔn)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-13
• 1.1 選題背景10
• 1.2 研究目的與現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 研究目的10-11
• 1.2.2 研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本論文所做的工作與安排12-13
• 第2章 醫(yī)學(xué)圖像的濾波與增強(qiáng)13-31
• 2.1 醫(yī)學(xué)圖像的濾波13-18
• 2.1.1 圖像的噪聲13-14
• 2.1.2 幾種常用的空間域?yàn)V波技術(shù)14-17
• 2.1.3 基于小波變換的圖像濾波技術(shù)17-18
• 2.2 醫(yī)學(xué)圖像的增強(qiáng)18-21
• 2.2.1 空間域增強(qiáng)方法18-19
• 2.2.2 變換域增強(qiáng)的方法19-20
• 2.2.3 圖像濾波增強(qiáng)的客觀評(píng)價(jià)20-21
• 2.3 濾波與增強(qiáng)的改進(jìn)算法21-23
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析23-30
• 2.4.1 中值濾波實(shí)驗(yàn)23-25
• 2.4.2 小波系數(shù)線性增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)25-27
• 2.4.3 混合濾波和增強(qiáng)算法實(shí)驗(yàn)27-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第3章 醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)31-47
• 3.1 圖像配準(zhǔn)技術(shù)31-38
• 3.1.1 圖像配準(zhǔn)的原理31-32
• 3.1.2 圖像配準(zhǔn)的基本內(nèi)容32-38
• 3.2 基于最大互信息和混合優(yōu)化算法的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)38-40
• 3.2.1 互信息的統(tǒng)計(jì)計(jì)算38
• 3.2.2 優(yōu)化算法的改進(jìn)38-40
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析40-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第4章 總結(jié)與展望47-49
• 4.1 總結(jié)47
• 4.2 展望47-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 致謝52

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：299934