基于互信息和梯度信息的多模医学图像配准研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1. 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·医学图像配准的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·篇章结构 | 第12-14页 |
| 2. 医学图像配准 | 第14-25页 |
| ·医学图像配准的概念 | 第14页 |
| ·医学图像配准的数学模型 | 第14-15页 |
| ·医学图像配准方法的分类 | 第15-17页 |
| ·医学图像配准的步骤 | 第17-23页 |
| ·空间变换 | 第18-20页 |
| ·相似性测度 | 第20页 |
| ·搜索算法 | 第20-21页 |
| ·插值方法 | 第21-23页 |
| ·医学图像配准的评估 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3. 互信息理论 | 第25-29页 |
| ·熵 | 第25-26页 |
| ·自信息量 | 第25页 |
| ·熵 | 第25-26页 |
| ·条件熵 | 第26页 |
| ·联合熵 | 第26-27页 |
| ·互信息 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4. 基于互信息与梯度信息的医学图像配准 | 第29-45页 |
| ·相似性测度 | 第29-32页 |
| ·互信息测度 | 第29-30页 |
| ·归一化互信息 | 第30-31页 |
| ·梯度信息 | 第31页 |
| ·互信息与梯度信息相结合的联合配准测度 | 第31-32页 |
| ·搜索策略 | 第32-38页 |
| ·遗传算法 | 第33-37页 |
| ·Powell 算法 | 第37-38页 |
| ·实验 | 第38-44页 |
| ·新配准函数性能分析 | 第38-40页 |
| ·准确性测试分析 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5. 总结与进一步的研究展望 | 第45-47页 |
| ·总结 | 第45页 |
| ·进一步的研究展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 附录：攻读学位期间发表的学术论文及参与项目 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
