【摘 要】
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医学图像配准是指对一幅医学图像进行一种或者一系列空间几何变换,使它与另一幅医学图像达到空间上的一致,是信息科学、计算机图像处理与医学等多学科交叉的一个新的研究领域
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医学图像配准是指对一幅医学图像进行一种或者一系列空间几何变换,使它与另一幅医学图像达到空间上的一致,是信息科学、计算机图像处理与医学等多学科交叉的一个新的研究领域,具有很重要的临床应用价值及广泛的应用前景。双树复小波变换不仅保持了传统小波变换的多分辨率特性和良好的时域局部化的分析能力,还具有近似的平移不变性,良好的方向选择性,有限的数据冗余及完全重构性,拥有比传统的离散实数小波变换更好的时频特性。小生境粒子群算法基于“物以类聚,人以群分”的思想,主要应用于复杂多峰函数优化问题。该优化算法能有效地改善基本粒子群算法在搜索过程中容易陷入局部极值、搜索效率低、优化性能不够好的缺陷,具有非常优异的推广能力。本文在系统研究了小波、双树复小波、粒子群、小生境粒子群等算法的基础上,提出了一种基于双树复小波结合小生境粒子群的医学图像配准新算法。该算法以阈值Hausdorff距离作为相似性测度；使用小生境粒子群优化算法搜索配准的最优变换参数。首先对待配准图像进行降噪；应用双树复小波变换提取图像的多尺度特征点；用仿射变换进行全局粗配准,用B样条弹性模型进行局部细配准。本文做了大量的实验,用该算法对SPETCT和MR、PET和MR、PET和CT、CT和MR、MR_T2和MR_PD等多组图像进行了配准。并在特征提取、优化算法及变换空间方面,进行了多组对比实验。分别用相关系数,最小均方误差,归一化互信息,信噪比等评价指标对多组实验的配准效果进行了客观评价。从客观评价结果来看,本文提出的基于双树复小波和NPSO的医学图像配准方法在配准精度和鲁棒性方面均优于其它传统的配准算法,表明了本文提出的算法的优越性。
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