【摘 要】
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本文首先介绍了医学图像配准的一般过程和所需算法，其中包括相似度测量、空间变换、灰度插值、优化算法等。在配准过程中，相似性测度的选取和空间变换的复杂性在很大程度上影响
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本文首先介绍了医学图像配准的一般过程和所需算法，其中包括相似度测量、空间变换、灰度插值、优化算法等。在配准过程中，相似性测度的选取和空间变换的复杂性在很大程度上影响了配准的效果和复杂程度。本文选取互信息作为配准过程中的相似性测度。论文首先分析了信息熵的概念以及不同形式的信息熵对互信息算法的影响，介绍了目前运用在配准领域的几种熵的定义和理论意义。通过实验比较了基于Shannon熵、Renyi熵和Tsallis熵三种不同形式信息熵的互信息在超声图像配准中的效果。经典互信息算法仅仅利用了图像的灰度信息而忽略了图像空间信息，为了充分利用超声图像中包含的信息，介绍了互信息的衍生形式如区域互信息、条件互信息等算法并比较其在超声图像配准中的表现。通过理论研究与对实验结果的分析，提出了基于Tsallis熵的改进型条件互信息算法并介绍其推导过程。由于超声图像常用于软组织成像，文中选取了3次均匀B样条弹性变换作为待配准图像的空间变换形式。在配准过程中为了提高配准效率，利用多分辨率分析算法得到不同分辨率的待配准图像，将低分辨率图像的配准结果作为高分辨率图像的初始参数。为了验证算法的效果，本文分别设计了理论实验、单模态超声图像配准实验和多模态US-MR图像配准实验，实验证明改进型条件互信息算法在2D图像配准过程中有较好的表现。在2DUS-3DMR图像的配准过程中，利用SIFT算法分别提取超声图像与磁共振序列图像的SIFT特征向量并进行比较，从而获得初始空间变换参数，然后再进行配准。选取了归一化互信息、条件互信息、改进型条件互信息三种互信息表示形式作为相似度进行配准实验，结果表明改进型条件互信息算法取得了较好的效果。
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