发明名称 |
一种基于互信息和梯度信息结合的医学图像配准方法 |
摘要 |
本发明提供了一种基于互信息和梯度信息结合的医学图像配准方法。其主要包括:对互信息相似度进行加权以及将梯度模的差值加入梯度相似度中。将待配准浮动图像进行空间变换,然后计算参考图像和变换后的浮动图像的相似性测度,即本发明提出的一种加权互信息和梯度信息结合的相似性测度函数。然后通过不断的优化搜索和空间变换,使得所求的本发明提出的相似性测度达到最大,则配准成功。在配准过程中使用本发明提出的相似性测度函数,可以有效地解决医学图像配准算法的精度低、鲁棒性不强的问题。 |
申请公布号 |
CN103886586A |
申请公布日期 |
2014.06.25 |
申请号 |
CN201410055534.4 |
申请日期 |
2014.02.18 |
申请人 |
南京邮电大学 |
发明人 |
张登银;谈丽萍;王雪梅;程春玲 |
分类号 |
G06T7/00(2006.01)I;G06T5/00(2006.01)I;A61B6/03(2006.01)I;A61B5/055(2006.01)I |
主分类号 |
G06T7/00(2006.01)I |
代理机构 |
江苏爱信律师事务所 32241 |
代理人 |
唐小红 |
主权项 |
一种基于互信息和梯度信息结合的医学图像配准方法,其特征在于包含以下步骤:1)图像采集:直接从CT、MRI或超声成像仪等的DICOM接口获得数字图像;2)对采集到待配准图像进行预处理:如去噪、增强等,得进过预处理的参考图像A和浮动图像;3)将浮动图像进行空间变换,变换参数:[Δx,Δy,Δθ],其中Δx表示在x轴上平移的像素、Δy表示在y轴上的平移像素、Δθ表示旋转的角度,从而得到浮动图像B;4)对步骤3)得到的变换后的浮动图像进行PV插值;5)计算参考图像和变换后的浮动图像的相似性测度函数:采用加权互信息与改进后的梯度信息结合作为相似性测度;6)判断相似性测度是否达到最优:采用优化搜索算法进行判断是否达到最优,如果已经达到最优,则表示配准成功,进入步骤7),否则继续搜索,寻找最佳的变换参数,使相似性测度尽快达到最优;7)浮动图像配准成功后输出。 |
地址 |
210029 江苏省南京市栖霞区亚东新城区文苑路9号 |