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基于互信息的多模态医学图像配准

作　者: 李晓光
导　师: 谭建豪
学　校: 湖南大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 图像配准多模态医学图像互信息局部极值灰度级数基于实数编码的自适应遗传算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 218次
引　用: 3次
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内容摘要

多模态医学图像配准在医疗诊断、治疗方案的制定以及身体机能的研究等方面起到越来越大的作用。基于互信息的图像配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,已被广泛应用于医学图像的配准。因此本文主要针对基于互信息的多模态医学图像配准进行研究。所做的主要工作有:首先介绍了医学图像配准技术的意义、发展现状和临床应用。然后对医学图像配准技术做了一个简单的综述,详细分析了图像配准的基本原理和实现步骤,探讨了医学图像配准的主要方法,同时还对配准方法的分类及相关评估进行了综述。其次深入的研究了基于互信息的医学图像配准方法,并讨论了互信息的相关理论知识以及插值方法、出界点处理和采样技术对互信息配准的影响。针对基于互信息的图像配准中的局部极值现象,本文详细分析了局部极值产生原因,然后根据信息熵的基本性质,提出了采用降低图像灰度级的方法来抑制局部极值。仿真实验证明该方法可以有效抑制局部极值,便于最优化搜索算法搜索到正确的配准参数。最后在对最优化搜索算法研究中,介绍了全局寻优能力较强的遗传算法。并针对互信息法图像配准过程中待优化目标函数的性质,对基本遗传算法从编码方式和遗传算子操作等几个方面进行了改进,提出了一种基于实数编码的自适应遗传算法。而后根据该算法和Powell算法各自的优点,提出了采用两种算法相结合的混合优化算法对互信息函数进行优化的方法。仿真结果证明了采用混合优化算法可以有效的提高配准的稳定性与精度。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-14
  1.1 医学影像技术  10-11
    1.1.1 医学影像技术的发展  10
    1.1.2 医学影像的种类和特点  10-11
  1.2 医学图像配准技术  11-13
    1.2.1 背景介绍  11
    1.2.2 医学图像配准技术的发展历史  11-12
    1.2.3 医学图像配准技术的应用  12-13
    1.2.4 医学图像配准技术存在的问题  13
  1.3 论文安排  13-14
第2章医学图像配准技术综述  14-24
  2.1 图像配准的原理及概念  14-15
  2.2 图像配准方法的分类  15-16
  2.3 图像配准的主要过程  16-18
    2.3.1 特征空间  16-17
    2.3.2 几何变换  17-18
    2.3.3 优化算法  18
  2.4 主要的医学图像配准方法  18-21
    2.4.1 基于图像特征的配准方法  19-20
    2.4.2 基于像素（体素）的配准方法  20-21
  2.5 配准的评估  21-23
  2.6 小结  23-24
第3章基于互信息的医学图像配准  24-35
  3.1 基本概念  24-25
    3.1.1 熵  24
    3.1.2 灰度直方图  24-25
    3.1.3 互信息  25
  3.2 互信息配准的基本步骤  25-34
    3.2.1 空间变换  26
    3.2.2 插值技术  26-28
    3.2.3 出界点问题  28-29
    3.2.4 采样技术  29-30
    3.2.5 优化算法  30-34
  3.3 小结  34-35
第4章互信息局部极值的成因分析及抑制方法  35-48
  4.1 互信息函数局部极值成因分析  35-37
  4.2 基于压缩图像灰度级对局部极值的抑制  37-42
    4.2.1 压缩图像灰度级的方法  37-38
    4.2.2 压缩图像灰度级对PV 假像的抑制  38-39
    4.2.3 压缩图像灰度级对图像噪声的影响  39-41
    4.2.4 压缩图像灰度级对互信息大小的影响  41
    4.2.5 压缩图像灰度级对配准精度的影响  41-42
    4.2.6 压缩图像灰度级对配准速度的影响  42
  4.3 配准实验  42-44
    4.3.1 实验图像  42-43
    4.3.2 配准过程中参数设置  43
    4.3.3 配准评估  43-44
    4.3.4 结果分析  44
    4.3.5 目测检验  44
  4.4 算法可靠性分析  44-47
    4.4.1 加噪声实验  45-46
    4.4.2 图像数据缺失实验  46-47
  4.5 小结  47-48
第5章互信息最优化搜索算法  48-57
  5.1 遗传算法  48-50
    5.1.1 基本遗传算法（Simple Genetic Algorithms,SGA）的步骤  48-49
    5.1.2 遗传算法的优缺点  49-50
  5.2 改进遗传算法  50-53
    5.2.1 编码改进  51
    5.2.2 自适应调整的交叉和变异概率  51-52
    5.2.3 最优保存策略  52-53
  5.3 实数编码自适应遗传算法配准实验  53-54
    5.3.1 配准过程中参数设置  53
    5.3.2 结果分析  53-54
  5.4 混合优化算法  54-56
    5.4.1 混合优化算法定义  54-55
    5.4.2 混合优化配准实验  55
    5.4.3 混合优化算法的多分辨率策略  55-56
  5.5 小结  56-57
结论  57-59
参考文献  59-62
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录  62-63
致谢  63

基于互信息的多模态医学图像配准

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