基于多特征和双约束的医学图像配准算法研究

发布时间：2021-01-03 11:01

　　医学图像诊断在计算机辅助诊断,临床手术等领域发挥着重要的作用,同时它也是一项具有挑战性的工作。作为协助医生进行医学图像诊断的重要工具,医生对于医学图像配准算法的要求日益提升。本研究以医学图像（主要是视网膜眼底图像）为例,提出了一种基于多特征和双约束的医学图像配准算法。在本文算法中,我们使用逐点欧氏距离作为全局几何结构特征,EOH-SIFT和基于向量的几何结构特征当作局部几何结构特征。其中,EOH-SIFT特征描述子可以描述图像的轮廓信息,避免了图像因为缺少轮廓信息,造成特征描述不充分的问题。基于向量的几何结构特征可以在一定程度上解决相近几何结构存在无法辨别或者识别错误等问题。通过引入局部几何结构特征,将其与全局几何结构特征和EOH-SIFT特征结合在一起,构成多特征,本文所提出的混合特征使得特征的描述更为充分。有利于后续对应关系评估和空间变换的更新,亦使图像配准过程具有很好的鲁棒性和精度。本文在对应关系评估和空间变换过程中采用流行的EM算法的优化框架,来对上述两个步骤当中涉及的参数进行估计。在对应关系评估步骤,我们通过比较混合特征之间是否存在特征差异性求解后验概率。接着,我们构造能量方... 

【文章来源】：云南师范大学云南省

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

不同类型的医学图像

第2章非刚性医学图像配准算法的理论基础20第2章非刚性医学图像配准算法的理论基础在本章，我们将首先对医学图像配准基本流程进行说明，其次对图像预处理、特征描述符和基于多特征的高斯混合模型进行描述。2.1图像配准的基本流程医学图像配准的步骤主要包括特征提娶特征匹配、空间变换模型的参数估计以及选择合适的变换模型指导进行图像变换等步骤,图2.1详细列出了医学图像配准的基本过程.图2.1图像配准基本流程图。2.2图像预处理我们在进行医学图像配准之前一般要经过医学图像数据的预处理步骤，其中的原因可以归纳为以下几个方面：（1）由于受到不同因素的影响，导致获取的图像通常还有大量的噪声。（2）图像中插入其他原始的信息。（3）一般而言，医学图像具有高维度的特征。医学图像预处理[79]的主要目的是提高医学图像的质量，使得预处理后的医学图像相较原始图像有更多易于被检测的特征，有利于特

第2章非刚性医学图像配准算法的理论基础21征提取算法提取出更多的特征。与其他图像相比，医学图像所包含的图像信息在医学领域更具独特性，医学图像相较于普通图像表现出更多的纹理，更高的分辨率等特征，其相关性以及需求的存储空间更大，同时也对保证临床应用的可靠性，因此，对有关医学图像配准算法提出了更高的要求。此外,在医学图像采集，传输和格式转换过程中，医学图像的质量可能会遭受很严重的影响。譬如，图像灰度值的变化，噪声和几何失真，同时图像细节的丢失也会减少图像信息，甚至导致错误。图2.2显示了是2组质量较差的视网膜图像数据。传统的基于特征的方法通常很难对这种低质量的视网膜图像进行配准，因为它们很难检测到低质量的视网膜图像中的脉管系统等。图2.2两组质量较差的视网膜图像实例。（a）同一眼球不同时期。（b）不同模态。在图像配准中，图像数据来源以及数据的良好程度与开发出的图像配准算法的鲁棒性与适用性有着非常重要的联系，同时图像中存在的一些无用信息（即

【参考文献】：
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本文编号：2954868