基于结构信息的多模医学图像配准算法研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 医学图像的配准的研究背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 多模医学图像配准的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 信息论方法研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 转化为单模配准研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 小结 | 第12页 |
| 1.3 多模医学图像配准算法的临床应用 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的研究内容与结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 多模医学图像配准方法概述 | 第15-24页 |
| 2.1 多模医学图像配准简介 | 第15-16页 |
| 2.2 多模医学图像配准分类 | 第16-17页 |
| 2.3 多模医学图像配准的基本框架 | 第17-22页 |
| 2.3.1 相似性测度函数 | 第17-19页 |
| 2.3.2 优化策略 | 第19页 |
| 2.3.3 空间变换 | 第19-22页 |
| 2.3.4 插值算法 | 第22页 |
| 2.4 多模图像配准质量评价标准 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于纹理特征的多模医学图像配准模型 | 第24-39页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 纹理结构提取 | 第25-29页 |
| 3.2.1 LBP和MBP描述符 | 第25-26页 |
| 3.2.2 Rabp描述符 | 第26-29页 |
| 3.3 多模图像形变配准 | 第29页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第29-38页 |
| 3.4.1 用于比较的几种算法 | 第29-30页 |
| 3.4.2 参数设置 | 第30-31页 |
| 3.4.3 BrainWeb数据集的实验结果 | 第31-36页 |
| 3.4.4 临床图像配准结果 | 第36-38页 |
| 3.4.5 实验结果分析 | 第38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于梯度幅值和相位一致性的多模图像配准 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 结构信息提取 | 第39-43页 |
| 4.2.1 梯度幅值——Canny算子 | 第39-40页 |
| 4.2.2 相位一致性 | 第40-42页 |
| 4.2.3 结构信息描述 | 第42-43页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第43-48页 |
| 4.3.1 用于性能比较的几种算法 | 第43页 |
| 4.3.2 参数设置 | 第43-44页 |
| 4.3.3 人工形变配准结果 | 第44-46页 |
| 4.3.4 临床数据配准结果 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文的工作总结 | 第49-50页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士期间发表的文章 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
