基于Log-Euclidean协方差矩阵描述符的医学图像配准

来源 :计算机学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zs297481492

【摘要】

：

患者随访CT图像之间的配准有助于提高诊断的可靠程度和改善治疗效果,是监测术后康复状况、确定或调整治疗方案等的前提.当前,先进的微分同胚形变配准算法的形变场驱动力仅依

【作者】

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张莉李彬田联房张鸣生王雷李祥霞刘霜纯

【机构】

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华南理工大学自动化科学与工程学院,广东省人民医院&,广东省医学科学院广东省老年医学研究所,山东理工大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

计算机学报

【发表日期】

：

2019年9期

【关键词】

：

医学图像配准 Log-Euclidean协方差矩阵 Log-Demons 多分辨率策略鲁棒性

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61305038,61273249,61502282);海洋公益性行业科研专项经费资助项目(201505002);自主系统与网络控制教育部重点实验室;广东省生物医学工程重点实验室资助;the National Engineering Research Center for Tissue Restoration and Reconstruction~~

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患者随访CT图像之间的配准有助于提高诊断的可靠程度和改善治疗效果,是监测术后康复状况、确定或调整治疗方案等的前提.当前,先进的微分同胚形变配准算法的形变场驱动力仅依靠图像灰度和梯度信息,使得其对复杂形变的配准明显表现出驱动力不足、形变程度不高、鲁棒性较弱、配准精度低等问题.针对这些问题,该文提出将对数欧拉协方差矩阵(Log-Euclidean Covariance Matrices,LECM)描述符结合于配准模型的目标函数中构建了一种新配准算法模型,称为LECM Demons模型.该算法首先将图像每一像素

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