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首页 > 东北大学学报(自然科学版) > 融合梯度信息的最小生成树医学图像配准

融合梯度信息的最小生成树医学图像配准

Minimum Spanning Tree Integrated with Gradient Information for Medical Image Registration

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摘要针对传统的均匀子采样的最小生成树配准方法对采样率敏感,导致配准鲁棒性降低的问题,提出了一种融合梯度信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取均匀子采样点集,并在此基础上构造最小生成树;然后使用最小生成树来估计Rényi熵;最后将图像间的边缘梯度信息融入到配准框架中,通过在公共数据集RREP上,与传统的基于均匀子采样的最小生成树配准算法和基于归一化互信息配准算法相比,提出的算法在达到良好配准精度的同时,具有更平滑的配准函数和较强的鲁棒性.

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作者 张少敏 [1] 支力佳 [1] 赵大哲 [1] 赵宏 [1] 学术成果认领
作者单位 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,医学影像计算教育部重点实验室,辽宁,沈阳,110004 [1]
关键词 医学图像配准最小生成树Rényi 熵图像梯度
分类号 TP391
DOI 10.3969/j.issn.1005-3026.2010.10.007
发布时间 2010-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
辽宁省重大科技计划项目（(2008402001)）
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东北大学学报(自然科学版)

东北大学学报(自然科学版)

2010年31卷10期

1393-1396页

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