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基于Radon变换的多模态医学图像配准的任务书
一、选题背景
现今医学诊断技术中，常用的一种技术就是多模态检测。临床医生会结合不同类型的医学图像，如CT（computedtomography）和MRI（magneticresonanceimaging）等，来诊断疾病或者评估治疗效果。然而这些图像的特征、分辨率和分布方式都不同，因此需要进行多模态图像配准来得到整合的信息，提高诊断效果和精度。
Radon变换是一种数学变换方法，可将医学图像转换为投影像，以提取其几何和形态信息。在医学图像配准中，Radon变换也被广泛应用，其能够识别重叠信息并计算图像之间的变换关系，从而实现多模态医学图像配准。
二、任务目标
本次任务的目标是实现一个基于Radon变换的多模态医学图像配准算法。
具体要求：
1.支持CT和MRI之间的多模态配准。
2.录入多个图像组数据，每组数据包含至少一张CT图像和一张MRI图像，数据总量不少于100个。
3.实现Radon变换，提取图像的几何和形态信息。
4.对于每组数据，选择一张作为参考图像，其余图像进行配准，求解变换矩阵并进行图像配准。
5.测试配准结果，并输出结果及流程图。
三、预期成果
1.基于Radon变换的多模态医学图像配准算法。
2.数据预处理和数字信号处理代码。
3.录入的多个图像组数据及其元数据，包括CT和MRI图像。
4.根据不同配准结果对比的方差、均值等指标，给出不同数据组的配准效果分析报告。
四、技术方案
1.数据预处理和数字信号处理。对医学图像做归一化处理，增加图像对比度，强化图像轮廓，减少噪声等。
2.实现Radon变换，提取图像的几何和形态信息。
3.提取图像特征，包括边缘和角点，并使用特征匹配算法计算两张图像之间的相似度，以决定其变换关系。例如使用SIFT算法，匹配特征点，进而计算变换矩阵。
4.使用OpenCV等图像处理库实现上述算法，完成图像配准。对于多个不同数据组的情况，重复进行以上流程，并对比分析其配准效果。
5.结合matplotlib等可视化库，绘制配准结果的流程图，并输出配准结果及效果分析报告。
五、评估方式
本次任务的评估以任务成果的完整性、可行性、实用性和实现难度为标准来评价。评估将会从以下三个方面考虑：
1.任务成果的完整性。即任务中是否完整实现了要求的所有目标和计划。
2.任务的可行性和实用性。即本次任务的算法是否能够应用到实际医疗生产中。
3.任务实现过程中的难度。对于不同难度的任务，我们将会根据其难度和成果进行评估。
六、风险分析
本次任务建议使用Python等高级编程语言，由于医学图像的数据规模较大，直接使用Python进行图像处理和计算时，容易出现内存泄露、计算较慢等问题。因此，需要对代码做优化，尽可能减少计算量和存储空间，确保程序的有效性和可运行性。