基于梯度与最大互信息组合的医学图象配准
近年来基于最大互信息法的多模医学图象配准已成为医学图象处理领域的热点.CT和MRI图象都具有较高的空间分辨率,前者对密度差异较大的组织效果好,后者则可识别软组织,二者的配准对研究图象信息融合和指导神经外科手术有着重要的意义.本文研究了基于最大互信息和图象梯度组合的人脑CT与MRI多模医学图象配准算法.当两种模态的图象配准以后,它们对应体素灰度值的互信息和梯度值达到最大.将这种方法应用于图象的几何对准,并给出了初步的评估结果.实验表明该算法具有较高的配准精度和较快的计算速度。
图象配准 CT图象 MRI图象 图象梯度 最大互信息 医学图象处理
王安娜 孙海静 李丹
东北大学,信息科学与工程学院,沈阳,110004
国内会议
北京
中文
377-380
2005-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）