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《探索基于互信息的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)》由會(huì)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(kù)。
1、湖南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于互信息的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)姓名：李曉光申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：譚建豪20080503碩t：學(xué)位論文摘要多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)在醫(yī)療診斷、治療方案的制定以及身體機(jī)能的研究等方面起到越來越大的作用?；诨バ畔⒌膱D像配準(zhǔn)方法具有自動(dòng)化程度高、配準(zhǔn)精度高等優(yōu)點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)。因此本文主要針對(duì)基于互信息的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)進(jìn)行研究。所做的主要工作有：首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)的意義、發(fā)展現(xiàn)狀和臨床應(yīng)用。然后對(duì)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)做了一個(gè)簡(jiǎn)單的綜述，詳細(xì)分析了圖像配準(zhǔn)的基本原理和實(shí)現(xiàn)步驟，探討了醫(yī)學(xué)圖
2、像配準(zhǔn)的主要方法，同時(shí)還對(duì)配準(zhǔn)方法的分類及相關(guān)評(píng)估進(jìn)行了綜述。其次深入的研究了基于互信息的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法，并討論了互信息的相關(guān)理論知識(shí)以及插值方法、出界點(diǎn)處理和采樣技術(shù)對(duì)互信息配準(zhǔn)的影響。針對(duì)基于互信息的圖像配準(zhǔn)中的局部極值現(xiàn)象，本文詳細(xì)分析了局部極值產(chǎn)生原因，然后根據(jù)信息熵的基本性質(zhì)，提出了采用降低圖像灰度級(jí)的方法來抑制局部極值。仿真實(shí)驗(yàn)證明該方法可以有效抑制局部極值，便于最優(yōu)化搜索算法搜索到正確的配準(zhǔn)參數(shù)。最后在對(duì)最優(yōu)化搜索算法研究中，介紹了全局尋優(yōu)能力較強(qiáng)的遺傳算法。并針對(duì)互信息法圖像配準(zhǔn)過程中待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的性質(zhì)，對(duì)基本遺傳算法從編碼方式
3、和遺傳算子操作等幾個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種基于實(shí)數(shù)編碼的自適應(yīng)遺傳算法。而后根據(jù)該算法和PoweU算法各自的優(yōu)點(diǎn)，提出了采用兩種算法相結(jié)合的混合優(yōu)化算法對(duì)互信息函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的方法。仿真結(jié)果證明了采用混合優(yōu)化算法可以有效的提高配準(zhǔn)的穩(wěn)定性與精度。關(guān)鍵詞：圖像配準(zhǔn)；多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像：互信息；局部極值；灰度級(jí)數(shù)；基于實(shí)數(shù)編碼的自適應(yīng)遺傳算法；AbstractMultimodalmedicalimageregistrationisbecomingincreasinglyimportantindlagnosis，treatmentplanning，f．un
4、ctionalstudies，computer-guidedtherapies，andinbiomedicalresearch．Thematchingalgorithmbasedonmutualinfo珊ation．whichhastheadVantagesofhighspeed，goodautomationandsuperionaccuracy，iswidelyusedinmedicalimageregistration．Sothispapermainlydiscussesmultimodalityimageregistraionbasedonm
5、utualimformation．Firstly，itisintroducedinthepaperthatthesignincance，developmentandclinicalapplicationsofmedicalimageregistration．ThenthepaperdescribesasinlpIesummaryofmedicalimageregistration．Thekonwledgeaboutbasicprinciple，inlplementationsteps，andmainmethodsofit．Meanwhile，bot
6、htheclassificationoftheregistrationmethodsandtheconcemedeValuationaresurveyed．Secondly，thepaperdeeplystudiesthemedicalimageregistrationbasedonmutualinfornlation，thebackgroundandthefoundationconceptofitareintroduce．Anddetaildiscussestheaf．ectionofinterpolation，outlierstrategyan
7、dsamplingtechnology．TbsolVetheproblemoflocalmaximainimageregistraitonbasedonMI，thispaperanalysesthereasonsofthelocalmaximaandinVestigatesaapproachofdecreasingthegrayleVelsofregistrationimagesaccordingtothebasicpropertiesofthein矗Dn：Ilationentropy．SimulationshaVebeendonetoillust
8、ratethatthismethodcanrestrainthelocalmaximaef行ciencyandconVen
