利用高维互信息的多模态医学图像配准

互信息相似性测度在多模态医学图像配准中获得了广泛的应用,然而其不足之处在于没用充分利用图像固有的空间信息。针对这一不足,提出了利用图像邻域信息的高维互信息配准方法。首先用图像像素及其邻域构成高维向量的集合,然后利用基于最近邻的熵估计法来估计集合的高维熵,并采用近似最近邻搜索算法来加快高维熵的计算。实验结果验证了新的相似性测度的有效性。     

互信息在医学图像配准中的应用研究

多模态图像配准已成为医学图像分析的一项重要研究内容.互信息是最为广泛使用的一种配准方法,其精度和鲁棒性都相对使人满意.通过实验证明了该方法的实用性,并且对其扩展形式如基于高阶熵的互信息和加入梯度的互信息等方法进行了分析,验证了空间信息在配准中的重要作用.     

基于分块互信息的图像配准

针对传统互信息缺乏利用空间信息而容易导致误配的缺点,提出了基于分块互信息的多模图像配准方法,并运用于可见光与红外图像之间的配准。该方法首先将可见光与红外图像分块,求得每个可见光与红外图像块对的互信息,并由块对中可见光与红外图像的质心间的距离为参数,确定块对的配准系数,求得每个块对的互信息与配准系数的乘积的和,定义为分块互信息,并以此为配准准则。实验表明,该方法运用与可见光与红外光配准,在配准精度上优于传统互信息方法。     

基于最大互信息的多模医学图象配准

介绍了一种基于最大互信息原理的图象配准技术,并就实施最大互信息配准法的一些重要技术问题进行了研究,其中包括不增加新数据点的格点采样子集、不产生分数灰度值的ＰＶ插值技术和出界点策略等。该方法在搜索策略上采用了无需计算梯度的Ｐｏｗｅｌｌ算法。由于计算互信息的关键技术与有效的搜索策略的结合,使得该方法能快速、准确地实现多模医学图象的配准。用该方法对７个病人的４１套ＣＴ－ＭＲ和３５套ＭＲ－ＰＥＴ３Ｄ全脑数     

基于遗传算法的互信息医学图像配准

本文首先介绍了医学图像配准的基本概念及方法流程;然后介绍了基于遗传算法寻优的图像配准,其适应度函数为两配准图像的互信息;最后通过基于遗传算法的脑部二维图像配准实验说明该算法的高效性.     

基于最大互信息的红外与可见光图像配准

图像配准是图像融合技术的基本环节和首要问题。该文针对红外与可见光两种不同波段图像的配准技术进行了研究,分析了两者配准的特点,并提出了基于最大互信息的配准算法。算法利用Sobel算子对图像进行边缘增强,完成图像的预处理,然后基于仿射变换建立图像变换模型,并按照最大相关原则确定最佳配准参数,从而实现红外与可见光图像的配准。实验结果表明,该方法可以实现红外和可见光图像的配准。     

基于人工免疫及最大互信息的胸部多模图像配准*

为了实现胸部医学图像的自动配准,提出了一种基于人工免疫及最大互信息的配准方法。首先定义了最优配准的目标函数,接着运用人工免疫算法,结合最大互信息熵函数产生最优的仿射变换系数,从而实现医学图像自动配准。该人工免疫算法中,抗原是指最大互信息熵目标函数,而抗体是指最优的仿射变换系数。实验证明该方法配准效果较好。     

基于混合互信息的医学图像配准

通常的互信息测度是基于Shannon熵的,对Renyi熵进行分析,根据某些参数下的Renyi熵可以消除局部极值、而Shannon熵对于局部极值具有很强吸引域的特点,提出一种使用Renyi熵和Shannon熵的混合互信息测度,将两种测度分别用于不同的搜索阶段,首先使用全局搜索算法寻找基于Renyi熵的归一化互信息测度的局部极值,再通过局部优化方法对当前的局部最优解进行局部寻优以找到全局最优解,在局部优化阶段使用基于Shannon熵的归一化互信息测度作为目标函数。实验表明,这种配准算法比单纯使用Shannon熵能够取得更准确的配准结果,而且求解速度得到提高。     

基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法

基于互信息熵的图像配准方法已经被广泛应用于医学图像配准中,为克服互信息配准方法的不足,结合图像空间结构信息,本文提出一种基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法,设计了包括互信息熵、图像空间结构和形状特征点等多信息融合的配准新测度。算法首先采用改进的形态学梯度提取医学图像边缘轮廓;然后构造了以边缘区域特征和梯度信息为基础的特征点互信息能量函数,并通过最小化能量函数来获取配准参数;最后,结合梯度下降法优化策略,实现图像配准。实验研究表明,该方法在保证了配准精度的同时,配准速度较快、鲁棒性较好、综合性能优良,具有一定的临床推广价值。     

基于FCN和互信息的医学图像配准技术研究

针对传统配准方法在进行三维多模态图像配准时存在收敛速度较慢、容易陷入极值等问题,提出一种基于全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks,FCN）和互信息的配准方法。利用FCN模型提取二维图像深层特征并进行粗配准;将得到的配准结果作为互信息算法的初始搜索点,从而使搜索范围缩小至全局最优解附近;利用互信息算法对参数进一步微调优化,得到最优三维配准结果。实验结果表明,在进行CT-MR图像配准时,所提方法不仅可以大幅度提升配准速度,还能有效避免局部收敛的情况,具有更高的准确性。     

模糊互信息配准准则的理论和实验分析

从图像配准的模糊性出发,在图像配准中考虑图像的灰度相关性,结合了图像的空间信息。在配准准则中引入图像配准的灰度相关系数,提出了基于模糊互信息的配准准则。实验表明,模糊互信息函数比互信息函数具有更少的局部极值点和更好的优化特性。     

一种基于互信息的图像配准算法

针对红外和可见光图像的特性,提出了一种基于互信息的图像配准算法。该算法采用互信息作为红外和可见光图像的统计相关性测度,并使用仿射模型实现两者的配准。实验结果表明,该算法能够较好的进行图像间尺度、旋转和平移差别的修正,可以很好地解决成像差异较大的红外与可见光图像间的配准问题。     

基于小波变换和互信息的医学图像配准

为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法。该方法首先通过小波变换将图像分层,并用小波分解的近似分量从最顶层开始搜索,同时以添加边界约束条件的下降单纯形法为搜索策略,而以搜索结果作为下一层搜索的粗略位置;然后逐层细化,以实现由粗到细的搜索过程;同时,针对不同的分解层采用不同的配准方法,即下层引入结合空间信息的区域互信息(RMI)为相似性测度,而上层采用PV插值法,以避免陷入局部极值。最后将此法应用于加噪MR图像单模配准、PET图像单模配准和MR-PET图像多模配准的。实验结果表明,该方法可以得到精确、有效的配准结果。与传统方法相比,该方法不仅配准精度高、抗噪性能好,而且计算效率高。     

基于变分和互信息的先验形状配准算法

针对带先验形状约束的几何活动轮廓模型中的形状配准问题,提出一种基于变分方法和最大互信息准则的先验形状配准算法。利用变分配准模型计算仿射变换参数,将其作为互信息配准算法的初值,通过Powell优化算法计算仿射变换参数的最优解。实验结果表明,该算法在保证配准精度的同时,能明显提高计算效率。     

基于Dividing Rectangles的多模态

为了准确、可靠地配准多模态医学图像,提出了一种基于互信息的全局优化配准算法。该算法首先提取出目标物体的外轮廓面,再用迭代最近点方法初步对齐图像;然后用确定性的全局优化方法—Dividing Rectangles搜索归一化互信息的全局最优解。该算法利用图像的特征信息,为Dividing Rectangles方法提供了一个较好的初始配准位置,并充分利用了Dividing Rectangles方法在小范围内的高效搜索能力。实验结果表明,对于3维人体脑部数据,该算法配准精度高、速度快,而且有效地避免了配准过程中出现的局部极值。     

基于形状特征点最大互信息的医学图像配准

定义了基于形状特征点的互信息计算公式，提出区域增长结合动态聚类算法的形状特征点提取方法，在使形状特征点互信息最大化完成医学图像配准的过程中，引入人机交互，缩短了优化过程，避免了局部极值。提出的配准策略具备临床实用性，尤其适于缺少灰度信息的医学图像配准。     

基于共生互信息量的医学图像配准

该文考虑对应点及其邻域内不同方向上的像素点,将图像的空间与方向信息引入到配准中,提出了一种新的相似性测度--共生互信息量(Co-MI),并在此基础上构造了一种新的配准算法--最大共生互信息量法.实验结果表明在图像空间分辨率较低,有噪声影响和图像部分缺损的情况下,该算法具有计算速度快、精度高、鲁棒性强的特点.作为一种一般性的配准方法,共生互信息量同互信息一样,不仅可以用于图像的刚性和弹性配准,还可以应用到图像配准以外的更广阔的领域,如经济学、运筹学、模式识别等.