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多源图像配准技术的研究的中期报告
中期报告：多源图像配准技术的研究
研究背景：
医学影像是现代医学领域中不可分割的一部分，其中影像配准技术在医学影像的诊断、手术规划和治疗中起着关键的作用。由于医学影像所表示的生物信息在不同的成像模态下有着较大的差异，所以多模态影像之间的配准技术相对单一模态影像之间的配准要困难得多。因此，本研究将集中力量攻克多模态医学影像配准的难点，提高配准的精度和鲁棒性。
研究内容：
本研究将主要采用基于特征提取、匹配和优化的多源图像配准技术。通过对影像的特征提取、描述和匹配来实现多源影像的刚性和非刚性配准，以及在配准过程中的变形场估计。首先，在影像的特征提取方面，我们将使用SIFT算法进行特征点的提取和描述，用SURF算法提取影像的结构性信息；然后，在特征匹配方面，我们将采用局部最优和全局最优方法进行匹配；最后，在变形场估计方面，我们将基于B-spline和LDDMM模型进行非刚性配准。
研究进展：
目前，我们已经完成了SIFT和SURF算法的集成和实验验证，SIFT算法在特征点提取方面性能较好，SURF算法在结构性信息提取方面性能较好。我们已经实现了基于SIFT和SURF算法的局部最优和全局最优匹配，并进行了实验验证。此外，我们还设计并实现了基于B-spline和LDDMM模型的非刚性配准算法，并进行了实验验证。实验结果表明，我们的算法能够在不同模态影像的配准中取得较好的匹配效果。
研究展望：
在未来的研究中，我们将进一步优化算法的效率和精度，为多源医学影像的配准问题提供更好的解决方案。我们还将研究基于深度学习的多源影像配准算法，以更好地应对复杂情况下的影像配准问题。我们相信，通过不断的研究和探索，我们可以为影像配准技术的发展做出更多的贡献。