醫(yī)學(xué)圖像診斷在計(jì)算機(jī)輔助診斷,臨床手術(shù)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用,同時(shí)它也是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。作為協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像診斷的重要工具,醫(yī)生對(duì)于醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法的要求日益提升。本研究以醫(yī)學(xué)圖像（主要是視網(wǎng)膜眼底圖像）為例,提出了一種基于多特征和雙約束的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法。在本文算法中,我們使用逐點(diǎn)歐氏距離作為全局幾何結(jié)構(gòu)特征,EOH-SIFT和基于向量的幾何結(jié)構(gòu)特征當(dāng)作局部幾何結(jié)構(gòu)特征。其中,EOH-SIFT特征描述子可以描述圖像的輪廓信息,避免了圖像因?yàn)槿鄙佥喞畔?造成特征描述不充分的問題。基于向量的幾何結(jié)構(gòu)特征可以在一定程度上解決相近幾何結(jié)構(gòu)存在無法辨別或者識(shí)別錯(cuò)誤等問題。通過引入局部幾何結(jié)構(gòu)特征,將其與全局幾何結(jié)構(gòu)特征和EOH-SIFT特征結(jié)合在一起,構(gòu)成多特征,本文所提出的混合特征使得特征的描述更為充分。有利于后續(xù)對(duì)應(yīng)關(guān)系評(píng)估和空間變換的更新,亦使圖像配準(zhǔn)過程具有很好的魯棒性和精度。本文在對(duì)應(yīng)關(guān)系評(píng)估和空間變換過程中采用流行的EM算法的優(yōu)化框架,來對(duì)上述兩個(gè)步驟當(dāng)中涉及的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。在對(duì)應(yīng)關(guān)系評(píng)估步驟,我們通過比較混合特征之間是否存在特征差異性求解后驗(yàn)概率。接著,我們構(gòu)造能量方... 

【文章來源】：云南師范大學(xué)云南省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

不同類型的醫(yī)學(xué)圖像

第2章非剛性醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法的理論基礎(chǔ)20第2章非剛性醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法的理論基礎(chǔ)在本章，我們將首先對(duì)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)基本流程進(jìn)行說明，其次對(duì)圖像預(yù)處理、特征描述符和基于多特征的高斯混合模型進(jìn)行描述。2.1圖像配準(zhǔn)的基本流程醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的步驟主要包括特征提娶特征匹配、空間變換模型的參數(shù)估計(jì)以及選擇合適的變換模型指導(dǎo)進(jìn)行圖像變換等步驟,圖2.1詳細(xì)列出了醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的基本過程.圖2.1圖像配準(zhǔn)基本流程圖。2.2圖像預(yù)處理我們?cè)谶M(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)之前一般要經(jīng)過醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理步驟，其中的原因可以歸納為以下幾個(gè)方面：（1）由于受到不同因素的影響，導(dǎo)致獲取的圖像通常還有大量的噪聲。（2）圖像中插入其他原始的信息。（3）一般而言，醫(yī)學(xué)圖像具有高維度的特征。醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理[79]的主要目的是提高醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量，使得預(yù)處理后的醫(yī)學(xué)圖像相較原始圖像有更多易于被檢測的特征，有利于特

第2章非剛性醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法的理論基礎(chǔ)21征提取算法提取出更多的特征。與其他圖像相比，醫(yī)學(xué)圖像所包含的圖像信息在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域更具獨(dú)特性，醫(yī)學(xué)圖像相較于普通圖像表現(xiàn)出更多的紋理，更高的分辨率等特征，其相關(guān)性以及需求的存儲(chǔ)空間更大，同時(shí)也對(duì)保證臨床應(yīng)用的可靠性，因此，對(duì)有關(guān)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法提出了更高的要求。此外,在醫(yī)學(xué)圖像采集，傳輸和格式轉(zhuǎn)換過程中，醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量可能會(huì)遭受很嚴(yán)重的影響。譬如，圖像灰度值的變化，噪聲和幾何失真，同時(shí)圖像細(xì)節(jié)的丟失也會(huì)減少圖像信息，甚至導(dǎo)致錯(cuò)誤。圖2.2顯示了是2組質(zhì)量較差的視網(wǎng)膜圖像數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的基于特征的方法通常很難對(duì)這種低質(zhì)量的視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，因?yàn)樗鼈兒茈y檢測到低質(zhì)量的視網(wǎng)膜圖像中的脈管系統(tǒng)等。圖2.2兩組質(zhì)量較差的視網(wǎng)膜圖像實(shí)例。（a）同一眼球不同時(shí)期。（b）不同模態(tài)。在圖像配準(zhǔn)中，圖像數(shù)據(jù)來源以及數(shù)據(jù)的良好程度與開發(fā)出的圖像配準(zhǔn)算法的魯棒性與適用性有著非常重要的聯(lián)系，同時(shí)圖像中存在的一些無用信息（即

【參考文獻(xiàn)】：
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