换一批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
Multi-modal medical image registration based on structural image representation and diffeomorphic Demons algorithm
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。
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关键词
Arimoto 熵Demons 算法结构图像表示图像配准Arimoto entropyDemons algorithmstructural image representationimage registration
分类号
TP391
DOI
10.3969/j.issn.1001-0505.2015.05.007
发布时间
2015-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目（(2011CB707904)）
国家自然科学基金资助项目（(61073138，61201344，61271312，81101104)）
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