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研究基于归一化互信息的医学图像刚性配准算法,提出改进配准速度和改善配准精度的相应措施。配准处 理包含3项主要计算处理,即空间变换、互信息计算以及优化搜索。针对不同计算处理分别研究了相应加速策略,提 高其计算速度,实现三维体数据的快速配准。并且,针对传统基于互信息测度配准方法未利用图像灰度空间分布信 息,提出将灰度变化梯度相似性与互信息相结合的配准方法,从而进一步提高了配准算法的精度和鲁棒性。实验结 果表明了算法的有效性。
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第 卷第 期
智能系统学报
Vol
年 月
CAAI Transactions on Intelligent Systems
Dec
基 于 灰 度 互 信 息 和 梯 度 相 似 性 的
医 学 图 像 配 准 及 其 加 速 处 理
陈伟卿
李冠华
欧宗瑛
韩军
大连理工大学 CAD & CG 研究所辽宁 大连 大连现代高技术公司辽宁 大连
摘要研究基于归一化互信息的医学图像刚性配准算法提出改进配准速度和改善配准精度的相应措施配准处
理包含 项主要计算处理即空间变换互信息计算以及优化搜索针对不同计算处理分别研究了相应加速策略提
高其计算速度实现三维体数据的快速配准并且针对传统基于互信息测度配准方法未利用图像灰度空间分布信
息提出将灰度变化梯度相似性与互信息相结合的配准方法从而进一步提高了配准算法的精度和鲁棒性实验结
果表明了算法的有效性
关键词医学图像配准互信息加速方法梯度相似性
中图分类号TP文献标识码A文章编号
Medical image registration based on grey mutual information and
gradient similarity with an accelerated processing method
CHEN Weiqing
LI Guanhua
OU Zongying
HAN Jun
CAD & CG Lab Dalian University of Technology Dalian China Dalian Modern HighTech Development CoLtd
Dalian China
AbstractThis paper presents new methods that have been developed for rigid registration of medical imagesThese
methods are based on normalized mutual information and improve registration speed and precisionThe whole regis
tration process includes three main steps space transformation mutual information calculation and optimal
searchSome acceleration strategies for fast registration of D volume data were investigatedConventional registra
tion approaches based on mutual information neglect the spatial distribution information of imagesIn view of this
drawback a new method was developed combining data based on gradient similarity and mutual informationThis
improves the precision and robustness of the registration algorithmExperimental results proved the validity of the
proposed methods
Keywordsmedical image registration mutual information acceleration solutions gradient similarity
收稿日期
基金项目国家 计划资助项目ZD
通信作者陈伟卿Emailcwqcgxchencom
各种医学影像设备如计算机断层成像 compu
ted tomography CT核磁共振成像 magnetic reso
nance imaging MRI等已在临床治疗中得到广泛应
用它们依据不同成像原理所提供的图像信息具有
互补性通过信息融合可为临床诊断和治疗带来更
加丰富的解剖和功能信息但在实际应用中遇到的
一个重要问题是多模态医学图像之间的配准问题
也即是如何通过空间变换使两幅不同成像原理所得
图像的对应点位置一致以使两者融合后能够准确
地表达相应组织结构因此高效高质量的配准处
理是现代医疗图像处理系统的一个重要组成部分
近年来基于互信息mutual information MI的
配准方法由于不需要待配准图像的其他有关先验知
识无需人工干预而且适合多模态医学图像配准
算法具有鲁棒性好配准精度高等优点因此得到了
广泛重视基于 互 信 息 的配 准方 法 最 早 由 Wells
等
和 Maes 等
分别提出随后得到了广大学者
的研究改进其中 Studholme 等
提出以归一化互
信息值作为配准相似度准则使得配准算法更加具
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