基于最大互信息法的医学图像配准技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第13-14页 |
| ·医学图像配准技术的发展历史 | 第14页 |
| ·医学图像配准存在的问题 | 第14-15页 |
| ·本文内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 医学图像配准综述 | 第17-32页 |
| ·医学图像配准的概念 | 第17-18页 |
| ·医学图像配准方法的分类 | 第18-19页 |
| ·主要配准方法 | 第19-21页 |
| ·医学图像配准涉及到的主要技术 | 第21-24页 |
| ·特征空间的提取 | 第21页 |
| ·几何变换 | 第21-23页 |
| ·相似性测度 | 第23页 |
| ·优化算法 | 第23-24页 |
| ·插值算法 | 第24-30页 |
| ·最近邻域法 | 第25-26页 |
| ·线性插值法 | 第26-27页 |
| ·PV 插值算法 | 第27页 |
| ·双三次插值算法 | 第27-28页 |
| ·几种插值算法的比较 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于矩和主轴法的粗配准 | 第32-49页 |
| ·边缘检测 | 第32-38页 |
| ·边缘的概念 | 第32页 |
| ·经典边缘检测算子 | 第32-38页 |
| ·数学形态学 | 第38-42页 |
| ·集合论中的基本概念 | 第38-39页 |
| ·数学形态学基本运算 | 第39-42页 |
| ·矩和主轴法（MPAM） | 第42-44页 |
| ·粗配准实验 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 互信息配准模型 | 第49-60页 |
| ·互信息配准模型的基本概念 | 第49-50页 |
| ·互信息配准模型 | 第50-59页 |
| ·基于Shannon 熵的互信息 | 第51-52页 |
| ·基于Renyi 熵的互信息 | 第52-53页 |
| ·归一化互信息 | 第53-54页 |
| ·两种归一化互信息的比较 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 优化算法 | 第60-76页 |
| ·遗传算法（GA） | 第60-69页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第60-62页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第62页 |
| ·基于二进制编码的遗传算法 | 第62-64页 |
| ·基于浮点数编码的遗传算法 | 第64-65页 |
| ·遗传算法的优缺点 | 第65-66页 |
| ·基于浮点数编码的自适应遗传算法（AGA） | 第66-69页 |
| ·单纯形优化算法（SM） | 第69-74页 |
| ·单纯形法 | 第69-73页 |
| ·初始值对单纯形算法的影响 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 基于主轴法和混合互信息的图像配准 | 第76-83页 |
| ·算法步骤 | 第76-77页 |
| ·实验部分 | 第77-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第七章 总结与展望 | 第83-85页 |
| ·总结 | 第83-84页 |
| ·展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第90页 |
