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近年来,随着医学、计算机技术和生物工程技术的发展,医学影像为临床诊断治疗提供了多种模态的图像信息。综合利用同一患者在不同时期或从不同成像设备获取的图像信息是医学图像分析的一个基本任务。为了对多幅图像所提供的信息进行整合,首先要解决多幅图像之间的匹配问题,即图像配准问题。医学图像配准在疾病诊断、外科手术导航、病情发展监测、神经外科手术可视化、正畸和正颌外科治疗效果评价、植骨和关节修复后效果评价等方面都有重要应用。医学图像配准技术因其重要的临床应用价值,近年来已成为医学图像研究领域的热点之一,研究人员提出了许多不同的配准方法。但目前尚没有一个“Golden”的方法可以实现所有情况下的图像配准,也没有一个通用的配准精度判断方法以及一个统一的精度判断标准。因此,本文以正畸前后头颅骨CT数据为主要研究对象,以提高图像配准精度为目的,对Mimics软件中的三种配准方法及其精度进行了深入探讨,并提出相应的配准精度判断方法。本文以正畸前后头颅骨CT数据为基础,研究分析Mimics软件中"Image Registration"方法进行图像配准的过程及特征,并在Matlab图像处理工具箱的支持下,建立了一种新的基于医用CT的二维图像处理模式,获得了一种"Image Registration"的改进方法及其配准精度的判断方法；以正畸前后下颌骨数据为研究对象,研究在Mimics软件中,使用点配准方法和STL配准方法进行三维模型配准的过程,并分析这两种配准方法各自的特征；在可视化软件开发工具Visual C++6.0和STL数据处理软件Magics的支持下,提出了两种可用于判断点配准和STL配准精度的方法：基于最短互距离均值的精度判断方法和基于重合面积平均值的精度判断方法。本文对这三种精度判断方法的特征及适用范围进行了探讨,并给出了用这三种方法进行配准精度判断的应用实例。本文所提出的这三种配准精度判断方法,为今后研究制定出一个通用的精度判断标准提供了一种思路和途径。同时,对于医用CT图像的配准,可判断其相对配准精度,选取精度相对最高的且符合要求的配准模型作为其它方面的研究对象,有助于对其它方面的机理进行深入研究,从而能在一定程度上提高医疗诊断水平。