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| 融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准 | |
| 引用本文： | 支力佳, 张少敏, 赵大哲, 赵 宏. 融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准[J]. 计算机研究与发展, 2011, 48(3): 501-507. |
| 作者姓名： | 支力佳 张少敏 赵大哲 赵宏 |
| 作者单位： | 1. 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004 2. 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004;医学影像计算教育部重点实验室(东北大学),沈阳,110004;国家数字化医学影像设备工程技术研究中心,沈阳,110004 3. 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004;国家数字化医学影像设备工程技术研究中心,沈阳,110004 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，辽宁省重大科技计划基金项目 |
| 摘 要： | 针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和速度快的要求，提出了一种基于融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取3种特征点，Harris-Laplace,Laplacian of Gaussian和网格点；然后使用遗传算法去除特征点集的冗余，并通过对位映射构建无向完全图顶点集合；进而使用改进的Kruskal算法来构造最小生成树；最后使用得到的最小生成树估计Rényi熵.该算法较好地解决了在噪声数据中使用最小生成树估计Rényi熵面临的特征点不稳定导致鲁棒性低和构造最小生成树遇到的速度瓶颈.实验结果表明:在图像含有噪声、灰度不均匀以及初始误配范围较大的情况下，该算法在达到良好配准精度的同时，具有较强的鲁棒性和较快的速度. |
| 关 键 词： | 医学图像配准 Harris-Laplace(HL)点 Laplacian of Gaussian(LoG)点 网格点 遗传算法 最小生成树 Rényi熵 |
Minimum Spanning Tree Fusing Multi-Feature Point Information for Medical Image Registration |
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| Zhi Lijia, Zhang Shaomin, Zhao Dazhe, Zhao Hong. Minimum Spanning Tree Fusing Multi-Feature Point Information for Medical Image Registration[J]. Journal of Computer Research and Development, 2011, 48(3): 501-507. | |
| Authors: | Zhi Lijia Zhang Shaomin Zhao Dazhe Zhao Hong |
| Affiliation: | Zhi Lijia1,Zhang Shaomin1,Zhao Dazhe1,2,3,and Zhao Hong1,31(College of Information Science and Engineering,Northeastern University,Shenyang 110004)2(Key Laboratory of Medical Image Computing(Northeastern University),Ministry of Education,Shenyang 110004)3(National Engineering Research Center of Digital Medical Imaging Equipment,Shenyang 110004) |
| Abstract: | Medical image registration is a fundamental task in image process,and widely used for diagnosing disease,panning treatment,guiding surgery and studying disease progression.For medical image registration of high robustness,high accuracy and speed requirements,this paper proposes a minimum spanning tree(MST)algorithm of fusing multi-feature point information for medical image registration.This algorithm extracts three kinds of feature points from image:Harris-Laplace points,Laplacian of Gaussian points,and gr... |
| Keywords: | medical image registration Harris-Laplace(HL) point Laplacian of Gaussian(LoG) point grid point genetic algorithm(GA) minimum spanning tree(MST) Rényi entropy |
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