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《醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)和融合方法的研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)和融合的方法研究計(jì)算機(jī)軟件與理論專業(yè)研究生：何立新指導(dǎo)老師：羅曉暉摘要在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像從不同角度反映人體信息，僅從某一種圖像無法對病人進(jìn)行全面診斷。圖像配準(zhǔn)和融合能把各種模態(tài)的圖像信息融合成一種新的影像，使各種成像設(shè)備在信息表達(dá)上達(dá)到優(yōu)勢互補(bǔ)的目的。醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)是90年代中期發(fā)展起來的一項(xiàng)高新技術(shù)，也是當(dāng)前國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)之一。到目前為止，仍有許多問題值得探索和研究。本文在進(jìn)行廣泛的資料收集，對現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)和融合方法進(jìn)行分析、歸納的基礎(chǔ)上，提出一套醫(yī)學(xué)圖像融合的解決方案——首先用由“粗”到“
2、精”的基于互信息的配準(zhǔn)方法對不同模態(tài)的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，然后利用小波變換實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像信息融合。本文的主要工作如下：1．本文研究工作的重點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)是提高圖像配準(zhǔn)的速度和提出二種新的融合規(guī)則。2．實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)過程的自動化是該技術(shù)發(fā)展的一個趨勢，提高圖像配準(zhǔn)的速度是當(dāng)前研究的難點(diǎn)之一，本文在總結(jié)、歸納和分析前人的配準(zhǔn)方法的基礎(chǔ)上，運(yùn)用圖像的質(zhì)心和多分辨率的思想實(shí)現(xiàn)了一種由“粗”到“精”的基于互信息的圖像配準(zhǔn)方法，該方法實(shí)現(xiàn)了圖像配準(zhǔn)的自動化要求，在一定的程度上提高了配準(zhǔn)的速度。3．小波變換現(xiàn)在已經(jīng)在各學(xué)術(shù)領(lǐng)域、應(yīng)用領(lǐng)域掀起了研究的熱潮。本
3、文對小波變換的知識進(jìn)行了總結(jié)，并提出了兩種新的基于小波變換的融合規(guī)則，即梯度最大值融合法和區(qū)域平均梯度最大值融合法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：前一種算法的融合效果一般，而后一種算法的融合效果要明顯優(yōu)于其他融合算法。西華大學(xué)碩士學(xué)位論文4．基于小波變換融合方法中。小波基函數(shù)和分解層數(shù)的選取對融合效果有較大的影響，所以對選取小波基函數(shù)的幾個原則和最佳分解層數(shù)給出了詳細(xì)論述．并用實(shí)驗(yàn)結(jié)果和評價數(shù)據(jù)加以說明。5．對本文中所有提到的融合規(guī)則，都進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并對融合結(jié)果從主觀和客觀兩個方面進(jìn)行評價和分析，比較了不同的融合規(guī)則融合質(zhì)量的優(yōu)劣。6．對本文中
4、較好的算法用VisualC++6．O實(shí)現(xiàn)，人機(jī)界面友好；其他算法均用Matlab6．5實(shí)現(xiàn)。文中給出了一系列圖像配準(zhǔn)和融合的結(jié)果圖，實(shí)驗(yàn)和評估結(jié)果表明，采用本文的方法進(jìn)行配準(zhǔn)和融合是十分有效的。關(guān)鍵字：圖像配準(zhǔn)：圖像融合；互信息；小波變換；多模態(tài)II西華大學(xué)碩士學(xué)位論文ResearchOnMedicalImageRegistrationandFusionApproachSpeciality：ComputerSoftwareandTheoryMasterCandidate：LixinHeSupervisor；XiaohuiLuoA
5、bstractInmedicinedomain．differentmodalitymedicalimagesprovidedi施rentme出calinformation．SOweCallnotgetcomprehensiveinformationfromonlyonemodalityimage．Tbispi'oblemcanbesolvedbyusingthetechnologyofimageregistrationandfusion．ThetechnologyhasbeendeveIopedsince1990％．Manyre
6、searchershavebeenstudyingit．But，uptonow,therearealotofproblemunsolved．，Thewriterhadcollectedthedatumonimageregistrationandfusionwidely，andthenanalysedandstudiedthose．ThenaschemeiSdesignedbythewriterofthispaper．nebasicideaisthatregistrationisperformedbythemeansofcoars
7、e·to—finestrategyandfusetheimagesbythemethodsbasedonwavelettransform．Followingaremymajortasks：1．Theimportantcontentandthenewideain也ispaperarehowtogetanhi曲speedduringtheregistration．a(chǎn)ndthattwonewschemeswhichareabouthowtofusethemedicalimagesaredesignedbythewriterofthis
8、paper．2．Theautomatizationofthecourseofregistrafionispopularandthedifficultproblemofregistrationishowtoalignimagesinashorttime．Thece
