【摘 要】
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近年来关于人脑的研究工作成为生物医学领域一大研究热点，其中引人注目的一项研究内容是数字化脑图谱的开发与应用。对脑部图像进行组织标定是脑图谱开发过程中的一个关键步骤
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近年来关于人脑的研究工作成为生物医学领域一大研究热点，其中引人注目的一项研究内容是数字化脑图谱的开发与应用。对脑部图像进行组织标定是脑图谱开发过程中的一个关键步骤，由于单一成像模式不能全部呈现人脑的所有组织，所以标定时需要对来自不同成像模式的图像进行配准。 通过不同的医学成像设备获得图像的分辨率一般都不相同，由于组织标定要求图像配准的精度较高，因此采用在配准前对待配准图像进行重采样的方式不能够满足课题要求。针对此问题本文提出了一种改进的几何变换模型，该模型包括了常规几何变换模型的配准参数——水平平移参数、垂直平移参数和旋转系数，同时将水平缩放系数和垂直缩放系数引入到模型当中，实验证明该模型满足了标定过程中图像配准精度高的要求。 脑图谱组织标定工作量极大，且要求标定精度较高，因此对图像配准的精度和速度提出了双重要求。本文在归纳总结已有算法的基础上给出了一种改进的基于力矩主轴和互信息的配准算法，首先利用基于轮廓的力矩主轴法计算初始配准参数，包括水平平移量、垂直平移量和旋转角度，设置初始的水平缩放系数和垂直缩放系数。然后将上述五个初始配准参数作为改进Powell优化算法的初始参数进行迭代运算，以图像互信息作为相似性测度，搜索最优配准参数从而实现最优配准。实验证明该算法融合了力矩主轴法配准速度快和基于互信息配准算法配准精度高的特点，较好的解决了脑图谱开发过程中要求配准精度高和配准速度快这一矛盾问题。
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