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一种基于互信息和梯度信息的医学图像配准算法
引用本文:陈晓燕,辜嘉,李松毅,舒华忠,罗立民.一种基于互信息和梯度信息的医学图像配准算法[J].东南大学学报,2003,19(1):35-39.
作者姓名:陈晓燕  辜嘉  李松毅  舒华忠  罗立民
作者单位:东南大学生物科学与医学工程系,南京210096
摘    要:由于互信息不需要对图像进行预处理,因此被广泛地应用于医学图像配准中.但是,配准过程中的局部极大值难以克服.本引进了梯度信息,用于解决局部极值问题.并将这种方法应用到人体的非刚性形变的医学图像配准中.同时,给出了一些用于改进精度的方法,如:Powell搜索算法、灰度插值和出界点问题,提高了匹配精度.采用此方法对脑部和肺部的多模图像进行配准,实验结果表明该方法对非刚体医学图像的配准有很大的可行性.

关 键 词:互信息  梯度信息  医学图像配准  图像处理  算法  多模态图像  非刚体医学图像

A method based on mutual information and gradient information for medical image registration
Chen Xiaoyan,GU Jia,Li Songyi,Shu Huazhong,Luo Limin.A method based on mutual information and gradient information for medical image registration[J].Journal of Southeast University(English Edition),2003,19(1):35-39.
Authors:Chen Xiaoyan  GU Jia  Li Songyi  Shu Huazhong  Luo Limin
Abstract:Mutual information is widely used in medical image registration, because it does not require preprocessing the image. However, the local maximum problem in the registration is insurmountable. We combine mutual information and gradient information to solve this problem and apply it to the non-rigid deformation image registration. To improve the accuracy, we provide some implemental issues, for example, the Powell searching algorithm, gray interpolation and consideration of outlier points. The experimental results show the accuracy of the method and the feasibility in non-rigid medical image registration.
Keywords:medical image registration  gradient information  mutual information  multi-modal images  non-rigid deformation
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