基于遗传思想蝙蝠算法的甲状腺SPECT-B超图像配准

发布时间：2017-09-13 04:17

  本文关键词：基于遗传思想蝙蝠算法的甲状腺SPECT-B超图像配准

  更多相关文章： 图像配准 甲状腺结节 SPECT图像 B超图像 遗传思想 蝙蝠算法 梯度归一化互信息

【摘要】：随着甲状腺癌发病率的提高,准确检测甲状腺结节良恶性非常重要,因为在甲状腺结节中,只有5%为恶性结节,大部分为良性结节,如果及早发现并积极治疗是可以完全治愈的。B超检查能清晰显示甲状腺组织内的细微变化,并且安全无辐射,对结节定位准确,但无法确定甲状腺结节的良恶性;SPECT图像是根据腺体内碘-1311的分布,提供与病变的良恶性密切关系的功能图像,但不能准确定位结节位置。为了获得全面的甲状腺信息,将SPECT图像与B超图像进行融合,图像融合的前提是图像配准,本文主要研究甲状腺SPECT图像和B超图像的配准。SPECT图像与B超图像像素灰度分布差异大,因此基于灰度的配准方法容易出现误配准。本文采用KFCM算法分割SPECT图像,并提出了NSST变换与GCBAC相结合的方法分割B超图像,将分割所得到的甲状腺两叶及肿瘤二值图像作为本文配准依据。针对梯度归一化互信息在远离配准位置处具有较多的局部极值,对梯度归一化互信息进行了改进,将归一化互信息中不随位置改变的分子部分改为互信息;针对蝙蝠算法收敛精度低,容易陷入局部极值,提出了遗传思想蝙蝠算法,就是将遗传思想中选择、交叉和变异操作与蝙蝠算法相结合。以改进的梯度归一化互信息为相似性测度,以遗传思想蝙蝠算法为优化算法对甲状腺SPECT图像和B超图像进行配准。实验结果表明,本文方法具有较高的配准准确性和配准速度。
【关键词】：图像配准 甲状腺结节 SPECT图像 B超图像 遗传思想 蝙蝠算法 梯度归一化互信息
【学位授予单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R581;TP18;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题研究背景和意义10-11
• 1.2 甲状腺SPECT图像与B超图像配准的研究现状11-13
• 1.3 甲状腺图像的成像原理及特征分析13-16
• 1.3.1 甲状腺的解剖结构13-14
• 1.3.2 甲状腺SPECT图像的成像原理及特点14-15
• 1.3.3 甲状腺B超图像的成像原理及特点15-16
• 1.4 论文组织结构16-18
• 第2章 医学图像配准理论18-32
• 2.1 图像配准概念及一般步骤18-25
• 2.1.1 空间几何变换20-22
• 2.1.2 图像灰度插值22-25
• 2.2 本文配准方法及特征提取25-31
• 2.2.1 基于KFCM提取SPECT图像中甲状腺两叶及肿瘤二值图像26-27
• 2.2.2 基于NSST与GCBAC分割B超图像中甲状腺两叶及肿瘤二值图像27-31
• 2.3 本章小结31-32
• 第3章 基于改进梯度归一化互信息的图像配准32-40
• 3.1 互信息32-34
• 3.1.1 熵32
• 3.1.2 互信息的定义与性质32-33
• 3.1.3 互信息在配准中的应用33-34
• 3.2 梯度归一化互信息34-36
• 3.2.1 归一化互信息34-35
• 3.2.2 梯度归一化互信息35-36
• 3.3 改进的梯度归一化互信息36-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第4章 遗传思想蝙蝠算法40-51
• 4.1 蝙蝠算法40-43
• 4.1.1 概述40
• 4.1.2 回声定位原理40-41
• 4.1.3 蝙蝠算法41-43
• 4.2 遗传思想蝙蝠算法43-46
• 4.2.1 遗传思想43-44
• 4.2.2 遗传思想蝙蝠算法44-46
• 4.3 数值仿真及结果比较分析46-49
• 4.3.1 实验环境和参数设置46
• 4.3.2 测试函数46-47
• 4.3.3 实验结果和分析比较47-49
• 4.4 本章小结49-51
• 第5章 基于遗传思想蝙蝠算法的甲状腺SPECT-B超图像配准51-57
• 5.1 本文配准框架51-52
• 5.2 遗传思想蝙蝠算法中的参数设置52-54
• 5.3 实验结果及分析54-56
• 5.4 本章小结56-57
• 第6章 总结与展望57-59
• 6.1 工作总结57
• 6.2 工作展望57-59
• 参考文献59-62
• 致谢62-63
• 攻读学位期间取得的科研成果63

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本文编号：841467