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针对互信息相似性测度中传统香农熵的扩展性,结合Arimoto非扩展熵的性质,构造一种新的相似性测度,提出基于该相似度的多模态三维医学图像配准算法。构造非扩展熵相似度,建立图像配准框架;利用基于B样条的帕曾窗估计联合概率分布,得到连续的目标函数;采用拟牛顿优化方法对配准模型进行求解。在三维临床医学图像的实验结果表明:与传统的基于互信息相似度的图像配准算法相比,该算法的配准精度较高。