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《醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)研究》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)研究姓名:萬蕊申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師:李明祿20031201醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)研究醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)是一個(gè)多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理在生物醫(yī)學(xué)工程中的重要應(yīng)用它涉及到數(shù)字圖像處理計(jì)算機(jī)圖形學(xué)醫(yī)學(xué)成像設(shè)備以及醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)知識醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)是對序列圖像和多模圖像自動分析的前提條件和核心問題在基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究和臨床診斷治療質(zhì)量保證和療效評價(jià)等方面都有廣泛的應(yīng)用本文對醫(yī)學(xué)圖像融合的理論方法和技術(shù)作了全面細(xì)致的研究首先對研究背景以及醫(yī)學(xué)圖像
2、融合的有關(guān)概念分類及方法進(jìn)行了綜述然后分別深入研究了單模醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)多模醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)以及圖像信息的融合對于單模醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)由于其來源于同一醫(yī)學(xué)圖像設(shè)備故圖像間差別很小可利用相關(guān)性測度來進(jìn)行配準(zhǔn)本文選用了最小方差測度標(biāo)準(zhǔn)化相關(guān)測度作為兩幅圖像間相似性準(zhǔn)則來估計(jì)變換參數(shù)同時(shí)也使用了基于最大互信息的方法進(jìn)行配準(zhǔn)并對配準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行了比較分析對于多模醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)本文采用了兩種方法1多分辨率配準(zhǔn)的方法分別將MRI和CT圖像轉(zhuǎn)化為金字塔進(jìn)行多級配準(zhǔn)對不同的級別采取不同的相似性測度快速相關(guān)性和最大互信息從而減小計(jì)算量
3、提高配準(zhǔn)速度2基于輪廓的力矩主軸法的配準(zhǔn)通過旋轉(zhuǎn)和平移縮放變換使兩幅圖像的質(zhì)心和慣性主軸對齊從而達(dá)到配準(zhǔn)的目的在配準(zhǔn)過程中最優(yōu)化程序的選擇在很大程度上決定了配準(zhǔn)的速度和結(jié)果這里我們采用梯度坡降法gradientdescentmethod和Powe11搜索算法相結(jié)合的方法在很大程度上解決了局部極值的問題又克服了Powell搜索算法的效率差的問題由于經(jīng)小波變換后圖像在不同分辨率上的細(xì)節(jié)信息不會互相干擾融合圖像的塊狀偽影亦容易消除因此我們提出了基于小波變換的圖像融合方法將待融合的原始圖像首先進(jìn)行小波變換把其分解在
4、不同頻段的不同特征域上然后在特征域上進(jìn)行融合通過將不同頻率范圍內(nèi)的信號分別組合產(chǎn)生具有不同特征的融合圖像從而實(shí)現(xiàn)了圖像信息的融合最后本文簡要介紹了醫(yī)學(xué)信息分析系統(tǒng)MIAS的主要功能以及醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)在各個(gè)功能模塊中的作用以及具體實(shí)現(xiàn)本論文的課題來源于國家863計(jì)劃面向骨肉瘤預(yù)后估計(jì)的臨床醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)研究項(xiàng)目編號2001AA114150&上海市教委曙光計(jì)劃項(xiàng)目骨肉瘤醫(yī)學(xué)圖像可視化關(guān)鍵技術(shù)研究項(xiàng)目編號02SG15關(guān)鍵詞醫(yī)學(xué)圖像圖像配準(zhǔn)圖像融合小波變換互信息DIC0MRESEARCHONTHEFUSIONO
5、FMEDICALIMAGESABSTRACTMedicalimageregistrationandfusionisacrossingresearchtopicwhichiswell-groundedemployedbymodernmedicalapplications.Thistechnologyisrelatedtodigitalimageprocessing,computergraphicstechnology,medicalimagingdeviceandmedicalscience,etc.Medi
6、calimageregistrationisakeytechnologytomakefulluseofthemodernmultimodalitymedicalimagessynthetically.Itisimportanttotheautomaticanalysisofserialimagesandmultimodalityimages,andwidelyusedintheareasofclinicaldiagnoses,therapy,qualityassuranceandevaluation.Thi
7、sthesisisdevotedtoageneralstudyofmedicalimagefusion.Researchbackgroundandrelatedconcepts,classificationandmethodsarebrieflyreviewedatfirst.Then,thoroughresearchisconductedtomonomodalityimagesregistration,multimodalityimagesregistrationandimagefusion.Sincem
8、onomodalityimagesarederivedfromthesamemedicalimagedevice,thedifferencesbetweentheimagesarelittle,sothecorrelationmethodsareappliedtothemetrics?HereweadoptMeanSquaresMetricandNormalizedCorrelationMetrictomeasu