醫(yī)學圖像診斷在計算機輔助診斷,臨床手術等領域發(fā)揮著重要的作用,同時它也是一項具有挑戰(zhàn)性的工作。作為協(xié)助醫(yī)生進行醫(yī)學圖像診斷的重要工具,醫(yī)生對于醫(yī)學圖像配準算法的要求日益提升。本研究以醫(yī)學圖像（主要是視網(wǎng)膜眼底圖像）為例,提出了一種基于多特征和雙約束的醫(yī)學圖像配準算法。在本文算法中,我們使用逐點歐氏距離作為全局幾何結構特征,EOH-SIFT和基于向量的幾何結構特征當作局部幾何結構特征。其中,EOH-SIFT特征描述子可以描述圖像的輪廓信息,避免了圖像因為缺少輪廓信息,造成特征描述不充分的問題�；谙蛄康膸缀谓Y構特征可以在一定程度上解決相近幾何結構存在無法辨別或者識別錯誤等問題。通過引入局部幾何結構特征,將其與全局幾何結構特征和EOH-SIFT特征結合在一起,構成多特征,本文所提出的混合特征使得特征的描述更為充分。有利于后續(xù)對應關系評估和空間變換的更新,亦使圖像配準過程具有很好的魯棒性和精度。本文在對應關系評估和空間變換過程中采用流行的EM算法的優(yōu)化框架,來對上述兩個步驟當中涉及的參數(shù)進行估計。在對應關系評估步驟,我們通過比較混合特征之間是否存在特征差異性求解后驗概率。接著,我們構造能量方... 

【文章來源】：云南師范大學云南省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

不同類型的醫(yī)學圖像

第2章非剛性醫(yī)學圖像配準算法的理論基礎20第2章非剛性醫(yī)學圖像配準算法的理論基礎在本章，我們將首先對醫(yī)學圖像配準基本流程進行說明，其次對圖像預處理、特征描述符和基于多特征的高斯混合模型進行描述。2.1圖像配準的基本流程醫(yī)學圖像配準的步驟主要包括特征提娶特征匹配、空間變換模型的參數(shù)估計以及選擇合適的變換模型指導進行圖像變換等步驟,圖2.1詳細列出了醫(yī)學圖像配準的基本過程.圖2.1圖像配準基本流程圖。2.2圖像預處理我們在進行醫(yī)學圖像配準之前一般要經(jīng)過醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)的預處理步驟，其中的原因可以歸納為以下幾個方面：（1）由于受到不同因素的影響，導致獲取的圖像通常還有大量的噪聲。（2）圖像中插入其他原始的信息。（3）一般而言，醫(yī)學圖像具有高維度的特征。醫(yī)學圖像預處理[79]的主要目的是提高醫(yī)學圖像的質量，使得預處理后的醫(yī)學圖像相較原始圖像有更多易于被檢測的特征，有利于特

第2章非剛性醫(yī)學圖像配準算法的理論基礎21征提取算法提取出更多的特征。與其他圖像相比，醫(yī)學圖像所包含的圖像信息在醫(yī)學領域更具獨特性，醫(yī)學圖像相較于普通圖像表現(xiàn)出更多的紋理，更高的分辨率等特征，其相關性以及需求的存儲空間更大，同時也對保證臨床應用的可靠性，因此，對有關醫(yī)學圖像配準算法提出了更高的要求。此外,在醫(yī)學圖像采集，傳輸和格式轉換過程中，醫(yī)學圖像的質量可能會遭受很嚴重的影響。譬如，圖像灰度值的變化，噪聲和幾何失真，同時圖像細節(jié)的丟失也會減少圖像信息，甚至導致錯誤。圖2.2顯示了是2組質量較差的視網(wǎng)膜圖像數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的基于特征的方法通常很難對這種低質量的視網(wǎng)膜圖像進行配準，因為它們很難檢測到低質量的視網(wǎng)膜圖像中的脈管系統(tǒng)等。圖2.2兩組質量較差的視網(wǎng)膜圖像實例。（a）同一眼球不同時期。（b）不同模態(tài)。在圖像配準中，圖像數(shù)據(jù)來源以及數(shù)據(jù)的良好程度與開發(fā)出的圖像配準算法的魯棒性與適用性有著非常重要的聯(lián)系，同時圖像中存在的一些無用信息（即

【參考文獻】：
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