本文關鍵詞：基于遺傳思想蝙蝠算法的甲狀腺SPECT-B超圖像配準

  更多相關文章： 圖像配準 甲狀腺結節(jié) SPECT圖像 B超圖像 遺傳思想 蝙蝠算法 梯度歸一化互信息

【摘要】：隨著甲狀腺癌發(fā)病率的提高,準確檢測甲狀腺結節(jié)良惡性非常重要,因為在甲狀腺結節(jié)中,只有5%為惡性結節(jié),大部分為良性結節(jié),如果及早發(fā)現并積極治療是可以完全治愈的。B超檢查能清晰顯示甲狀腺組織內的細微變化,并且安全無輻射,對結節(jié)定位準確,但無法確定甲狀腺結節(jié)的良惡性;SPECT圖像是根據腺體內碘-1311的分布,提供與病變的良惡性密切關系的功能圖像,但不能準確定位結節(jié)位置。為了獲得全面的甲狀腺信息,將SPECT圖像與B超圖像進行融合,圖像融合的前提是圖像配準,本文主要研究甲狀腺SPECT圖像和B超圖像的配準。SPECT圖像與B超圖像像素灰度分布差異大,因此基于灰度的配準方法容易出現誤配準。本文采用KFCM算法分割SPECT圖像,并提出了NSST變換與GCBAC相結合的方法分割B超圖像,將分割所得到的甲狀腺兩葉及腫瘤二值圖像作為本文配準依據。針對梯度歸一化互信息在遠離配準位置處具有較多的局部極值,對梯度歸一化互信息進行了改進,將歸一化互信息中不隨位置改變的分子部分改為互信息;針對蝙蝠算法收斂精度低,容易陷入局部極值,提出了遺傳思想蝙蝠算法,就是將遺傳思想中選擇、交叉和變異操作與蝙蝠算法相結合。以改進的梯度歸一化互信息為相似性測度,以遺傳思想蝙蝠算法為優(yōu)化算法對甲狀腺SPECT圖像和B超圖像進行配準。實驗結果表明,本文方法具有較高的配準準確性和配準速度。
【關鍵詞】：圖像配準 甲狀腺結節(jié) SPECT圖像 B超圖像 遺傳思想 蝙蝠算法 梯度歸一化互信息
【學位授予單位】：河北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R581;TP18;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景和意義10-11
• 1.2 甲狀腺SPECT圖像與B超圖像配準的研究現狀11-13
• 1.3 甲狀腺圖像的成像原理及特征分析13-16
• 1.3.1 甲狀腺的解剖結構13-14
• 1.3.2 甲狀腺SPECT圖像的成像原理及特點14-15
• 1.3.3 甲狀腺B超圖像的成像原理及特點15-16
• 1.4 論文組織結構16-18
• 第2章 醫(yī)學圖像配準理論18-32
• 2.1 圖像配準概念及一般步驟18-25
• 2.1.1 空間幾何變換20-22
• 2.1.2 圖像灰度插值22-25
• 2.2 本文配準方法及特征提取25-31
• 2.2.1 基于KFCM提取SPECT圖像中甲狀腺兩葉及腫瘤二值圖像26-27
• 2.2.2 基于NSST與GCBAC分割B超圖像中甲狀腺兩葉及腫瘤二值圖像27-31
• 2.3 本章小結31-32
• 第3章 基于改進梯度歸一化互信息的圖像配準32-40
• 3.1 互信息32-34
• 3.1.1 熵32
• 3.1.2 互信息的定義與性質32-33
• 3.1.3 互信息在配準中的應用33-34
• 3.2 梯度歸一化互信息34-36
• 3.2.1 歸一化互信息34-35
• 3.2.2 梯度歸一化互信息35-36
• 3.3 改進的梯度歸一化互信息36-39
• 3.4 本章小結39-40
• 第4章 遺傳思想蝙蝠算法40-51
• 4.1 蝙蝠算法40-43
• 4.1.1 概述40
• 4.1.2 回聲定位原理40-41
• 4.1.3 蝙蝠算法41-43
• 4.2 遺傳思想蝙蝠算法43-46
• 4.2.1 遺傳思想43-44
• 4.2.2 遺傳思想蝙蝠算法44-46
• 4.3 數值仿真及結果比較分析46-49
• 4.3.1 實驗環(huán)境和參數設置46
• 4.3.2 測試函數46-47
• 4.3.3 實驗結果和分析比較47-49
• 4.4 本章小結49-51
• 第5章 基于遺傳思想蝙蝠算法的甲狀腺SPECT-B超圖像配準51-57
• 5.1 本文配準框架51-52
• 5.2 遺傳思想蝙蝠算法中的參數設置52-54
• 5.3 實驗結果及分析54-56
• 5.4 本章小結56-57
• 第6章 總結與展望57-59
• 6.1 工作總結57
• 6.2 工作展望57-59
• 參考文獻59-62
• 致謝62-63
• 攻讀學位期間取得的科研成果63

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