【摘要】：隨著醫(yī)學影像技術的發(fā)展,基于醫(yī)學影像技術的圖像配準發(fā)揮著越來越重要的作用并成為近年來的研究重點、熱點。醫(yī)學圖像配準主要將CT圖像、核磁共振MRI、PET(Positron Emission Tomography)等影像用于圖像匹配、圖像融合及立體定向放射治療等方面。醫(yī)學圖像配準是為了實現(xiàn)一幅圖像與另一幅圖像通過尋找一種空間變換,使兩幅圖像的對應點達到空間上的一致,從而使兩幅圖像進行融合和匹配。然而,實際應用表明,醫(yī)學圖像配準在配準精度、速度、自動化以及魯棒性等各方面仍面臨諸多困難和挑戰(zhàn)。為此,本文針對腦部醫(yī)學圖像通過傳統(tǒng)彈性配準方法在醫(yī)學圖像應用上計算量大、處理速度慢等問題進行了研究,分別對互信息與Demons配準算法進行了總結并在原理論的基礎上提出新的改進方案。通過實驗結果可以得出,改進方案在穩(wěn)定性,魯棒性等方面均有明顯的提高。本文的主要工作和研究成果如下:(1)考慮圖像局部輪廓和全局變化信息,提出一種基于活動輪廓模型的醫(yī)學圖像配準方法,該方法結合三次B樣條插值、活動輪廓模型、互信息和LBFGS的優(yōu)化算法針對腦部圖像實現(xiàn)配準,實驗結果證明新算法與傳統(tǒng)算法相比效果更好。(2)研究Demons衍生出的系列經(jīng)典配準算法在醫(yī)學圖像上的應用,發(fā)現(xiàn)其存在計算復雜、方向信息不足等問題。為此,我們提出一種基于小波變換理論的頻域Demons配準處理方法,利用小波變換能夠?qū)Ω鱾�尺度、方向和位置實現(xiàn)較好定位的優(yōu)勢,通過高頻、低頻的圖像變換反映出圖像的特征信息。實驗結果證明了算法是有效的并且具有很強的魯棒性。
【學位授予單位】：遼寧師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2751972