基于结构图像表示和微分同胚 Demons 算法的多模态医学图像配准

• 作者: 张俊峰 李碧草 杨冠羽 舒华忠
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Arimoto 熵 Demons 算法 结构图像表示 图像配准
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 851-855
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3640字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2015.05.007

摘要

为了提高多模态医学图像的配准精度，利用参考图像和浮动图像的结构信息，提出了一种基于结构图像表示和微分同胚 Demons 算法的多模态医学图像配准算法。该算法由结构图像表示和图像配准组成。在结构图像表示阶段，采用 Arimoto 熵图像来描述参考图像和浮动图像的结构信息，首先计算2幅图像中所有像素点周围指定大小邻域的熵值，然后把计算的熵值作为熵图像中对应点的灰度值以生成2幅熵图像。在图像配准阶段，使用微分同胚 Demons 配准算法对2幅熵图像进行配准。基于 Brainweb 数据库中磁共振数据的测试结果表明：与微分同胚 Demons 算法和基于香农熵的 Demons 算法相比，利用 Arimoto 熵表示图像的结构信息可以进一步提高配准精度。