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医学图像的非刚体配准方法研究的综述报告 医学图像配准是将两个或多个不同图像通过调整其空间位置和形状来实现相互匹配的过程。非刚性配准是一种复杂的医学图像处理技术,因为在医学图像方面,由于人体结构的变化和变形,很难实现刚体配准。在这种情况下,非刚性配准方法是必不可少的,因为它可以对医学图像进行更精确的处理和分析。 非刚性配准方法有很多种,以下将对其中的一些主要方法进行介绍和分析。 1.拓扑变形模型(TPS) 拓扑变形模型是一种弹性变形模型,可以处理图像中的非线性变形。它基于一个称为控制点的网格,其中每个点都有一个位置向量和一个权重值。该模型通过移动控制点来调整图像的形状,并使用最小二乘优化来获得最佳拟合。TPS的主要优点是可以处理大范围的变形,其缺点是对于大型数据集和高分辨率图像来说,计算量相对较大。 2.强度归一化互相关(NMI) 强度归一化互相关是一种基于图像像素强度的方法,该方法用于寻找两个或多个图像之间的相似之处。该方法将每个像素转换为其所在图像中所有像素的相对强度,并使用互相关计算量来确定两个图像之间的相似度。它的优点是计算简单,速度快,但是这种方法会被图像的亮度不均匀和噪声等因素所干扰。 3.多尺度非刚性配准(MS) 多尺度方法常用于处理大型和细节复杂的图像数据集。该方法在多个尺度下计算图像的相似性,并使用最小二乘法来调整非刚性变形模型,以便根据不同的尺度来优化结果。该方法在处理大型数据集时具有更好的速度和准确性。 4.弹性体形变方法(FEM) 弹性体形变方法利用有限元分析技术,对体对象进行分割,并对每个小分块应用弹性模型进行形变。FEM算法可以很好地处理大范围变形,但计算复杂度很高,处理时间较长。 5.基于特征的方法 这种方法基于特征点或特征区域的对应关系来实现非刚性配准。它的优点是可以处理非线性变形和不同图像分辨率,但需要进行特征提取和匹配算法的开发。 6.超声弹性图像配准(SEI) 超声弹性图像配准主要用于可视化器官和组织的变形情况,由于其实时性和无创性,在医疗检查中得到了广泛应用。 在医学图像的非刚体配准方面,以上几种方法都各有优缺点,需要根据实际情况选择最适合的方法。在未来,这些方法可能会与深度学习技术相结合,以进一步提高配准的精度和速度。