引入高斯函数的互信息法多模态图像配准

• 作者: 冯前进 李慧慧 陈武凡
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 互信息 图像配准 局部极值 双线性插值 部分体积插值 高斯函数
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 2238-2243
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2010.06.010

摘要

目的:最大互信息作为相似度测量在医学图像配准中已被广泛应用.在计算图像互信息时,为了避免引入新的灰度值一般采用部分体积插值统计两幅图像的联合直方图.但用该方法计算中,当图像平移整数点时,统计联合直方图会出现缺陷,使目标函数出现局部极值,从而造成误配准.方法:将高斯函数引入到直方图统计中,选取适当的邻域,用高斯函数计算邻域内各点像素对联合直方图的贡献.利用高斯函数的平滑性,避免了在互信息计算过程中统计图像联合直方图时出现误差.使用Powell优化方法,寻找最佳的优化参数,实现图像的最佳配准.结果:采用CT-PET数据进行实验,该方法平滑了目标函数,有效地消除了局部极值,提高了多模态图像配准的精确性,并且,对噪音图像配准也产生很好的效果.结论:该方法适用于多模态医学图像配准,克服了传统互信息计算时的不足,提高了配准的正确率和精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈武凡	南方医科大学生物医学工程学院	214	1814	21.0	30.0
2	冯前进	南方医科大学生物医学工程学院	109	771	14.0	20.0
3	李慧慧	南方医科大学生物医学工程学院	1	1	1.0	1.0