医学图像配准的方法研究

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随着医学信息技术的快速发展,计算机成像技术在医学配准领域中得到越来越广泛的应用,图像的存贮和管理已经成为一项必不可少的工作。医学图像配准是手术以及后续的跟踪治疗中不可缺少的一个步骤,使图像能够正确的配准、并在手术过程中增大实时数据量,使手术的成功率大大提升,保护了患者的生命健康,同时也使医务工作人员避免受到射线的侵扰。如何将两幅大小、特征都不相同的医学图像进行配准,已成为当前医学图像研究中的重点及难点。图像配准是医学图像研究中的重要组成部分,医学图像配准根据所要配准图像的不同可以分为刚性图像配准和非刚性图像配准。配准形式根据个体差异可以分为同一个体间的配准和不同个体间的配准,主要可以分为三大类:基于处理流程的图像配准、基于图像特征的图像配准以及基于形变模型的图像配准。非刚性配准相比于刚性配准,在临床医学中的应用更广泛,技术难度更大,要求更高,同时也具有更重要的研究意义。本文所做的主要研究工作如下:1.对B样条函数的原理进行深入的研究。在此基础上,针对B样条函数在非刚性配准中存在配准精度不足等问题,引入一种非下采样剪切波变换(NSST)的图像处理方法。在算法中首先对图像进行非下采样剪切波变换,然后对高频、低频的变换图像分别使用不同的配准方法。实验结果表明,本方法与传统方法相比,不仅具有配准精度高、鲁棒性好的特点,而且计算效率更高。2.详尽研究并整理了近年来医学图像配准技术的相关问题。从配准的分类,具体模型的发展,配准方法的应用三个方面介绍了国内外的发展情况,发展难点,及今后工作中的重点。对医学图像配准的研究情况进行总结,对各个弹性模型分别进行研究并进行综述性整理。
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