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基于区域互信息的医学图像配准方法研究的中期报告
尊敬的评委、老师们：
大家好！我是XXX，今天非常荣幸来到这里，为大家介绍我正在进行的课题：基于区域互信息的医学图像配准方法研究。
首先，我简单介绍一下医学图像配准的背景与意义。医学图像配准是指将两幅或多幅医学图像在同一个坐标系下对齐的过程，旨在使不同模态或不同时间的医学图像各自的特征信息互相印证，从而获得更准确的结论。医学图像配准在临床工作中具有重要的应用价值，能够为医生提供更精准的诊断结果，进而提高患者的治疗效果。
传统的医学图像配准方法主要基于相似性度量指标，如互信息、方差比、互相关等，对医学图像进行对准。然而，这些方法存在一些问题，比如计算量大、对图像特征敏感性差等。
因此，本课题旨在研究基于区域互信息的医学图像配准方法，尝试解决传统方法的问题。具体来说，我们首先对图像进行分块处理，然后计算每个块之间的互信息，得到一张区域互信息图。接着，我们采用最大树算法对区域互信息图进行分割，得到不同的匹配区域。最后，将匹配区域进行对齐，得到最终的配准结果。
目前，我们已完成了初步的实验，并得到了一些初步的结果。首先，我们使用自己编写的程序在多个医学图像数据集上进行了配准实验，比较了我们提出的方法与传统的互信息方法、归一化互相关系数法等方法。结果表明，我们提出的方法在计算速度和配准精度上都优于传统方法。其次，我们对实验结果进行了可视化分析，发现最终配准后的图像确实具有更好的对齐效果，可以更清晰地显示出医学图像中各个结构的特征。
当前，我们正在进一步完善算法，优化参数设置，并继续开展更多实验。相信通过我们的努力，将会取得更好的研究成果。
最后，感谢各位评委、老师的聆听和支持！