一种面向医学图像非刚性配准的多维特征度量方法

摘要：

医学图像的非刚性配准对于临床的精确诊疗具有重要意义。待配准图像对中目标的大形变和灰度分布呈各向异性给非刚性配准带来困难。本文针对这个问题,提出基于多维特征的联合Renyiα-entropy度量结合全局和局部特征的非刚性配准算法。首先,采用最小距离树构造联合Renyi α-entropy,建立多维特征度量新方法。然后,演绎出新度量准则相对于形变模型参数的梯度解析表达式,采用随机梯度下降法进行参数寻优。最终,将图像的Canny特征和梯度方向特征融入新度量中,实现全局和局部特征相结合的非刚性配准。通过在36对宫颈磁共振(Magnetic resonance, MR)图像上的实验,该方法的配准精度相比较于传统互信息法和互相关系数法有明显提高。这也表明,这种度量新方法能克服因图像局部灰度分布不一致造成的影响,一定程度地减少误匹配,为临床的精确诊疗提供科学依据。

关键词：非刚性配准、联合Renyiα-entropy、最小距离树、局部特征、自由形变模型

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分类号：TP3;TN9

资助基金：国家自然科学基金61002046;国家民委科研项目14ZNZ024资助Supported by National Natural Science Foundation of China61002046;Scientific Research Projects by the State Ethnic Affairs Commission of China14ZNZ024

在线出版日期：2016-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1413-1420