基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准

发布时间：2018-04-16 16:06

  本文选题：非刚性配准 + 医学图像　； 参考：《计算机应用研究》2017年08期

【摘要】：针对互信息仅考虑两幅图像相应像素的灰度信息以及B样条变换模型存在形变场奇异点的问题,提出一种基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准方法。该方法以局部互信息为相似性测度,采用P样条变换模型模拟待配准图像的几何形变,使用三次插值算法对图像像素进行赋值,结合对大规模参数优化效率高的LBFGS算法优化配准参数。较传统的B样条变换模型和互信息,提出的方法除计算时间外,其他三项指标更优,均方误差下降了89.25%,归一化互信息提高了11.04%,相关系数提高了5.64%。实验结果表明,该方法有效地提高了配准的精度。
[Abstract]:Aiming at the problem that the mutual information only considers the gray level information of the corresponding pixels of two images and that the B-spline transform model has the singularity of deformation field, a non-rigid medical image registration method based on P-spline and local mutual information is proposed.Using local mutual information as similarity measure, the P-spline transform model is used to simulate the geometric deformation of the image to be registered, and the cubic interpolation algorithm is used to assign the pixels of the image.LBFGS algorithm with high efficiency for large-scale parameter optimization is used to optimize registration parameters.Compared with the traditional B-spline transform model and mutual information, the proposed method is better than the traditional B-spline transform model, except for the calculation time, the mean square error decreases 89.25%, the normalized mutual information increases 11.04 and the correlation coefficient increases 5.64%.The experimental results show that this method can effectively improve the accuracy of registration.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【基金】：山西省自然科学基金基础研究项目(2013011017-3)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1759631