| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1．1 引言 | 第7-8页 |
| 1．2 医学图像分析在临床中的应用 | 第8-9页 |
| 1．3 医学图像配准技术进展 | 第9-10页 |
| 1．4 研究内容和目标 | 第10-11页 |
| 1．5 本文研究工作 | 第11-12页 |
| 第2章 医学图像配准方法综述 | 第12-21页 |
| 2．1 引言 | 第12-13页 |
| 2．2 分类 | 第13-15页 |
| 2．2．1 按配准依据的特征分类 | 第13-14页 |
| 2．2．2 按研究对象和图像模态分类 | 第14-15页 |
| 2．2．3 按图像维数分类 | 第15页 |
| 2．3 医学图像配准的基本变换形式 | 第15-16页 |
| 2．4 医学图像配准的基本过程 | 第16-17页 |
| 2．5 医学图像配准方法的评估 | 第17页 |
| 2．6 医学图像融合方法及应用 | 第17-18页 |
| 2．7 2D-3D图像配准方法在放疗中的应用 | 第18-19页 |
| 2．8 小结 | 第19-21页 |
| 第3章 基于最大化互信息的医学图像配准 | 第21-42页 |
| 3．1 引言 | 第21页 |
| 3．2 熵和信息论 | 第21-22页 |
| 3．2．1 熵 | 第21-22页 |
| 3．2．2 联合熵 | 第22页 |
| 3．3 互信息量 | 第22-25页 |
| 3．3．1 归一化互信息 | 第23页 |
| 3．3．2 信息的计算 | 第23-25页 |
| 3．4 基于互信息的医学图像配准实现框架 | 第25-33页 |
| 3．4．1 实现流程 | 第25页 |
| 3．4．2 刚体变换模型 | 第25-26页 |
| 3．4．3 采样 | 第26-27页 |
| 3．4．4 插值 | 第27-30页 |
| 3．4．5 Powell优化搜索算法 | 第30-31页 |
| 3．4．6 多分辨率策略 | 第31-32页 |
| 3．4．7 灰度级别的选择 | 第32-33页 |
| 3．5 基于互信息图像配准中局部极值问题及克服 | 第33-42页 |
| 3．5．1 原因 | 第33页 |
| 3．5．2 解决方法 | 第33-34页 |
| 3．5．3 局部极值问题的改进 | 第34-36页 |
| 3．5．4 实验及结果 | 第36-40页 |
| 3．5．5 总结 | 第40-41页 |
| 3．5．6 讨论：基于最大化互信息配准方法的优缺点 | 第41-42页 |
| 第4章 结合倒角配准的互信息方法在3D-MR图像配准中的应用 | 第42-56页 |
| 4．1 引言 | 第42-44页 |
| 4．2 基于倒角变换的预配准方法 | 第44-52页 |
| 4．2．1 基于重心的预配准方法 | 第45页 |
| 4．2．2 边缘提取 | 第45-46页 |
| 4．2．3 Chamfer距离变换(Distance Transformation) | 第46-47页 |
| 4．2．4 相似性测度 | 第47-48页 |
| 4．2．5 参数选择 | 第48页 |
| 4．2．6 多分辨率及优化策略 | 第48-49页 |
| 4．2．7 数据源 | 第49-50页 |
| 4．2．8 倒角(Chamfer)配准流程 | 第50-52页 |
| 4．3 最大化互信息配准 | 第52-55页 |
| 4．3．1 配准结果 | 第52-53页 |
| 4．3．2 图像融合显示 | 第53-54页 |
| 4．3．3 3D重建显示结果 | 第54-55页 |
| 4．4 总结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结和展望 | 第56-59页 |
| 5．1 工作总结 | 第56-57页 |
| 5．2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
