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基于形状描述的器官图像配准方法与实现文献综述

 2020-05-02 17:08:23  

1.目的及意义

医学图像配准是医学图像分析的重要研究课题,因为医生常常会通过对医学图像的分析来得出患者的具体病状以及病况的发展程度。然而单独的一张图像并不能完全的的让医生得出具体的病状结果,对病人的影响也很大。医学图像配准就是基于此,通过对同一器官得出的不同图片做定量分析,那么首先要解决这几幅图像的严格对齐问题 ,这就是我们所说的图像的配准。

医学图像配准技术是 90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的( post-acquisition)配准 ,也称作回顾式配准( retrospective registration)。当前 ,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如计算机断层成像CT、核磁共振成像MRI、单光子发射断层成像SPECT、正电子发射断层成像PET)及时序图像 ( time seriesimages,例如功能核磁共振图像fMRI、4D心动图像)的配准问题。医学图像的采集来源于计算机,因此也出现了很多先进的医学图像成像设备。但是,这些技术并不是完美无缺的,它们都存在自身技术和检测结果上的不足,目前还没有一种技术可以做到检测和诊断人体的所有疾病。所以当代的图像采集不仅仅来源于计算机采用一种技术对目标进行采集,现在研究是利用计算机使用不同的采集技术对同一个目标进行采集得到不同的图像,对不同的图像进行配准,分析。能进一步的提高对病灶的分析可靠性,准确性。利用MRI,CT采集到的图像是平面的,然而图像配准利用三维可以是配准更加直接。器官的三维图像就需要利用到断层成像,国际在相关的研究领域还有待进一步的发展。医学图像配准有一定的问题。医学配准中的两个图形的特征点位置并不是准确的,研究人员提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法,它通过小波变换的方式将图像分为层次结构,然后下一层以这一层的结果作为搜索的粗略位置;然后逐层细化,从而实现由粗到细的搜索过程,可是,这种方法不能解决小波变换捕捉方向信息有限的问题,在图像含有大量曲线等特征时,不能完整的表示,而且分割图像本身十分繁琐,操作上的问题也容易导致误配准问题。

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2. 研究的基本内容与方案

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在医学图像的采集后,我们需要对采集到图像与现有的器官图像最图像配准,以方便医生直观的对比分析病状。刚才采集到的图像不可以直接进行配准,因为其附加了信息和干扰噪声。所以我们得先对其做预处理,突出其具有的特征信息,以便配准。特征的信息突出以后,选取部分具有代表性的特征作为图像配准的对应关系。当选取的特征信息与原图像的相应特征能够对应匹配,则完成两幅图像的配准。图像配准的方法有很多,本次设计采用互信息法作为主要的图像配准方法。

本次设计的目标是针对医学影像中器官识别,利用互信息法能初步实现影像图像中的器官自动配准,完成医学影像图像中器官配准算法,及相关算法实验对比分析。完成一个器官图像配准系统的设计。需要设计的内容大致如下:

1. 学习并掌握高斯低通滤波对图像进行预处理的方法步骤,做好预处理的准备工作;

2. 对参考图像和待配准图像进行预处理,得到可配准图像。对互信息配准法做介绍;

3. 选取特定的特征信息点计算出两图像的互信息值并判断所得是否为最大互信息值,不是则寻找最大值。得到最大互信息值则完成配准。

4. 设计所用系统为windows7,软件使用MATLAB,图像采集来源于网络。

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