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基于光流场模型的非刚性医学图像配准算法研究

作　者: 赵永洁
导　师: 吕晓琪
学　校: 内蒙古科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 医学图像配准非刚性图像 SIFT 光流场模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 35次
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内容摘要

医学图像配准是指针对两幅医学图像，通过对其寻找某种空间变换，使得两幅图像的特征点、面或像素值达到空间上的一致。医学图像配准在临床上有非常重要的研究意义，是非常有价值的。本文分析了非刚性对象形变的特点，对医学图像刚性配准和非刚性配准技术进行了深入系统的研究，以非刚性医学图像配准为目的，对医学图像的配准步骤及配准技术等进行了研究和实现，并且改进了不足的地方，提出了一种更加合理的改进的基于光流场模型的非刚性配准算法。并且通过实验验证了该方法的优越性，有较强的鲁棒性。本文的主要工作如下：1、针对非刚性对象心脏的运动形变特点，采用了分级配准的思路，首先对两幅待配准图像利用SIFT特征算法进行粗配准，再利用光流场算法最终实现精确配准。2、采用SIFT特征算法进行局部图像配准，克服了图像的旋转、尺度缩放、亮度变化等因素的影响，具有较高的辨别能力和较强的适应性，有利于后续的匹配。SIFT特征算法适用于时间序列图像，该算法能够自动、快速地提取图像特征向量。3、采用基于光流场模型的Demons配准算法，采用两幅图像间的互信息对当前偏移变换的梯度为互信息梯度，在图像原有变形力的基础上，增加该梯度为另一个力，两图像间互信息增大的方向即为浮动图像变换的方向，当两图像间的互信息达到最大时，则图像配准已经完成。4、针对配准算法速度问题，本文结合了两种插值方法，分别是线性插值和中心差分方法。同时在算法实现的时候采用了多分辨率策略，进一步有效提高了算法执行速度，并且避免了局部极值的产生，保证配准结果的可靠性和精确性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
引言  10-11
1 医学图像配准技术  11-17
  1.1 医学图像配准技术的发展历史  11
  1.2 医学图像非刚性配准的国内外发展现状  11-13
  1.3 本文主要研究工作和创新点  13-14
  1.4 本文结构  14-17
2 医学图像非刚性配准的理论知识  17-35
  2.1 医学图像非刚性配准技术概述  17-21
    2.1.1 医学图像非刚性配准简介  17-18
    2.1.2 医学图像非刚性配准的定义  18-21
  2.2 医学图像非刚性配准算法的框架及步骤  21-28
    2.2.1 医学图像非刚性配准算法的框架  21
    2.2.2 医学图像非刚性配准算法的具体步骤  21-28
  2.3 非刚性医学图像分类  28-30
    2.3.1 根据成像模式分类  28-29
    2.3.2 根据配准医学图像主体来源分类  29
    2.3.3 根据配准医学图像特征分类  29-30
    2.3.4 根据配准医学图像维度分类  30
  2.4 非刚性医学图像配准的常用方法  30-32
  2.5 医学图像配准效果的评价  32-33
    2.5.1 医学图像配准评价指标  32-33
    2.5.2 医学图像配准常用评估方法  33
  2.6 小结  33-35
3 基于非刚性运动理论的心脏运动分析  35-38
  3.1 心脏全局运动分析  35-36
  3.2 心脏局部运动分析  36
  3.3 小结  36-38
4 基于光流场模型的非刚性心脏图像配准算法  38-60
  4.1 配准算法简介  38-39
  4.2 医学图像预处理  39-40
  4.3 医学图像特征向量生成  40-43
    4.3.1 SIFT 特征向量的生成  40-42
    4.3.2 实验结果分析  42-43
  4.4 特征向量的匹配与粗配准的实现  43-46
    4.4.1 SIFT 特征向量的匹配  43-44
    4.4.2 粗配准的实现  44-46
  4.5 基于光流场模型的精配准  46-50
    4.5.1 光流场算法的基本思想  46-47
    4.5.2 互信息梯度  47-49
    4.5.3 基于光流场模型的精配准实现流程  49-50
  4.6 实验结果与分析  50-58
    4.6.1 时间序列的二维 CT 心脏图像配准实验（一）  52-55
    4.6.2 时间序列的二维 CT 心脏图像配准实验（二）  55-58
  4.7 小结  58-60
结论  60-62
参考文献  62-66
附录 A 应用程序界面  66-70
在学研究成果  70-71
致谢  71

基于光流场模型的非刚性医学图像配准算法研究

内容摘要

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