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医学图像配准中的数据抽样方法研究
引用本文:胡顺波,刘常春. 医学图像配准中的数据抽样方法研究[J]. 光电子.激光, 2008, 19(2): 237-241
作者姓名:胡顺波  刘常春
作者单位:山东大学控制科学与工程学院,山东,济南,250061;临沂师范学院物理系,山东,临沂,276005;山东大学控制科学与工程学院,山东,济南,250061
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划) , 山东省自然科学基金
摘    要:针对在基于灰度的医学图像配准中,传统数据抽样方法在过抽样时产生较多的局部极值点问题,提出了基于浮动图像灰度概率分布和其梯度信息的抽样方法.通过对人体脑部的刚体配准实验,从函数曲线和收敛性能方面,对比分析了五种数据抽样方法.实验结果表明,新抽样方法可以有效地减少局部极值点,提高归一化互信息测度的收敛性能.

关 键 词:图像配准  归一化互信息  抽样
文章编号:1005-0086(2008)02-0237-05
收稿时间:2007-06-16
修稿时间:2007-06-16

Data subsampling in medical image registration
HU Shun-bo,LIU Chang-chun. Data subsampling in medical image registration[J]. Journal of Optoelectronics·laser, 2008, 19(2): 237-241
Authors:HU Shun-bo  LIU Chang-chun
Affiliation:HU Shun-bo1,2,LIU Chang-chun1(1.School of Control Science , Engineering,Sh,ong University,Jinan 250061,China,2.Department of Physics,Linyi Normal University,Linyi 276005,China)
Abstract:In order to decrease the number of local extrema caused by over subsampling of conventional subsampling methods in intensity-based medical image registration,a new subsampling method based on intensity probability distribution and graclient information of floating image is proposed. The function curves and convergence are compared by applying five subsampling methods to the rigid registration of brain images. The results of tests show that the new subsampling method outperforms other subsampling methods in less extrema and convergence performance of the normalized mutual information.
Keywords:image registration   normalized mutual information   subsampling
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