【摘 要】
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作为脑图像处理与分析的基础,脑图像配准与分割是医学图像分析领域中最基本的问题,也是医学图像分析领域的研究热点.该文从脑图像分析中最根本的任务刚体图像配准方法开始,对
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作为脑图像处理与分析的基础,脑图像配准与分割是医学图像分析领域中最基本的问题,也是医学图像分析领域的研究热点.该文从脑图像分析中最根本的任务刚体图像配准方法开始,对脑图像的配准与分割方法作了一些新的尝试,论文的主要贡献如下:1.分析了互信息用于多模态医学图像配准的工作机理,发现了互信息在配准中的决定性因素,在此基础上提出了基于互信息敏感区域的多模态医学图像配准算法,并将该算法成功地运用于多模态头部图像的配准中.2.提出了一种基于脑解剖结构知识的图像相似性度量并应用于脑图像的非刚体配准,在此基础上设计了一种基于B样条空间变换的非刚体配准算法.3.提出了一种基于全局优化的变形模板分割方法用于脑组织结构提取.在该方法中,我们设计了基于变形模板方法能量最小化公式的优化目标函数,并以并行遗传算法作为优化技术去求解模板形变的结果.
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