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多模态医学图像的配准与融合的开题报告
一、研究背景和意义
多模态医学图像融合是基于不同成像技术获取的不同性质的医学图像，通过配准、融合等处理方法，实现多角度、多信息的综合分析和诊断的一种重要技术手段。对于很多疾病的诊断和治疗，单一的医学图像是不足以提供全面有效的信息的，需要采用多模态医学图像融合技术。例如，在肝癌诊断中，CT和MRI两种成像技术的结合能够提高病变的检出率和定位精度，有助于选择合适的治疗方案。
目前，多模态医学图像融合的研究已经成为医学图像处理领域中的一个热门和前沿的方向。然而，多模态医学图像融合的配准和融合过程中还存在一些难点和待解决的问题。例如，不同成像技术得到的图像具有不同的空间分辨率、对比度和噪声水平等特征，直接进行配准和融合可能会造成融合图像的差异性和失真。因此，如何提高多模态医学图像的配准和融合精度，是当前研究的难点和亟待解决的问题。
二、研究内容和技术路线
1.多模态医学图像配准技术的研究。
多模态医学图像配准是多模态医学图像融合的前提和基础。本研究将研究和探讨多模态医学图像配准的技术，并结合实际医学数据进行验证。
2.多模态医学图像融合技术的研究。
在多模态医学图像配准的基础上，本研究将探究多模态医学图像融合的技术，包括像素级融合、特征级融合等多种方法，并评估不同方法的融合效果。
3.多模态医学图像融合在医学应用中的实践。
选用肝癌、脑部疾病等常见的疾病为例，探索多模态医学图像融合技术在医学诊断和治疗中的应用，包括肿瘤定位、精准手术指导等方面。
技术路线如下图。
三、研究目标和预期成果
本研究旨在提高多模态医学图像配准和融合的精度和稳定性，探索多模态医学图像融合在医学应用中的具体效果和价值。预期的成果包括：
1.多模态医学图像配准技术的研究成果和配准精度评估。
2.多模态医学图像融合技术的研究成果和融合效果评价。
3.在实际医学数据上的多模态医学图像融合应用实践结果。
四、研究计划和进度安排
本研究预计历时两年完成，研究计划和进度安排如下：
第一年：
1.阅读相关文献，深入了解多模态医学图像配准和融合的基本原理和现状。
2.收集多模态医学图像数据，包括CT、MRI等多种成像技术获取的图像，建立数据集。
3.探究多模态医学图像配准技术，对比各种算法的优缺点，选择合适的配准算法。
4.实现多模态医学图像配准的算法，对不同图像进行配准和精度评估。
第二年：
1.探究多模态医学图像融合技术，对比像素级、特征级等不同方法的优缺点，选择合适的融合算法。
2.实现多模态医学图像融合算法，对融合后图像进行质量评价。
3.将配准和融合算法应用于肝癌、脑部疾病等疾病的医学诊断中，分析融合后图像的效果和价值。
4.撰写论文，完成毕业论文的撰写和答辩。
五、参考文献
[1]吴涛,佟蒙,汪荣华.多模态医学图像融合配准方法综述.医学影像学与机器辅助诊断,2017,18(08):717-721.
[2]于娜,师毅刚.基于非刚体变换的多模态医学图像配准研究进展.计算机应用研究,2015,(10):2847-2849.
[3]邹启民,秦跃武.多模态医学图像配准方法的研究进展.计算机应用研究,2014(8):2125-2129.
[4]韩晓,刘铭昊,王前进等.多模态医学图像融合的研究进展.中华医学图像学杂志,2018,(12):821-825.