基于主成分分析-神经网络的医学图像刚性配准方法

• 作者: 马滕飞
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像配准 主成分分析 Oja学习算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（22）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 5317-5322
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4083字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2011.22.020

摘要

医学图像配准在临床诊断和治疗计划中起着重要的作用.应用特征图像的第一主方向提出了自动配准计算机层析术(CT)和磁共振(MR)大脑图像的方法.方案中,先应用主成分分析-神经网络来计算特征图像的第一主方向,然后通过调整特征图像的第一主方向和质心来完成配准问题.此外,还以MR-MR图像配准和CT-MR图像配准为例,对此方法的配准效果进行了简单分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马滕飞	暨南大学经济学院统计学系	1	1	1.0	1.0