基于GSNI测度的多模态医学图像配准方法研究的任务书.docx

基于GSNI测度的多模态医学图像配准方法研究的任务书
一、选题背景和意义
医学图像配准是指将多个不同模态和/或不同时间点的医学影像（如CT，MRI等）对应到同一坐标系中，实现对不同图像中解剖结构信息的准确比较、分析和融合。医学图像配准在医学诊断、治疗和研究领域中有着重要的应用和意义。通过医学图像配准，医生可以更加准确地诊断和治疗病人，同时，对医学图像进行配准也为科学研究提供了重要的基础和支持。
目前，医学图像配准的研究已经成为医学影像处理的热门方向之一。其中，基于图像相似性度量的医学图像配准方法是一种经典方法，通过对比同一解剖结构不同模态或不同时间点的医学影像之间的相似性来进行配准。GN能量函数是一种常用的相似性度量，在该能量函数的优化过程中，重心和像素亮度直方图被广泛应用。但是，在医学图像配准的实际应用中，不同脑区的像素均值和方差均不同，且像素分布不服从高斯分布，因此，在使用GN能量函数进行医学图像配准时，可能会存在一定的局限性。
因此，本研究将研究一种新的医学图像配准方法，该方法基于GSNI度量，通过对比不同脑区的像素平均值和方差，来实现多模态医学图像的配准。该方法在医学图像配准中的实际应用价值有待于进一步研究和探讨。
二、研究内容和研究方案
1.研究内容
（1）总结医学图像配准的相关技术和现状，分析GN能量函数的优缺点，提出基于GSNI度量的医学图像配准方法。
（2）通过对实验数据的处理和分析，比较GN能量函数和GSNI度量的医学图像配准效果。
（3）对基于GSNI度量的医学图像配准方法进行优化和改进，提高其配准效果。
2.研究方案
（1）文献调研：基于医学图像配准技术和相关度量方法的文献进行阅读和综述，并对GN能量函数和GSNI度量的优劣进行对比和分析，为研究提供理论和技术支持。
（2）数据集构建：选取适当的医学图像数据集，并进行预处理和标注，包括图像的预处理、清洗和统一。
（3）实验设计：设计不同的实验方案，分别使用GN能量函数和GSNI度量进行医学图像配准，并将结果进行比较和分析。
（4）实验实现：使用Python或MATLAB等软件平台实现所设计的实验方案，并对实验结果进行可视化和分析。
三、预期结果及创新点
1.预期结果
（1）对现有医学图像配准技术进行梳理和总结，分析GN能量函数的优劣。
（2）提出基于GSNI度量的医学图像配准方法，并在实验中验证其准确性和可行性。
（3）优化和改进基于GSNI度量的医学图像配准方法，提高其配准效果。
2.创新点
（1）首次在医学图像配准中使用GSNI度量，提出一种新的医学图像配准方法。
（2）通过实验对比GN能量函数和GSNI度量的医学图像配准效果，为医学图像配准技术提供新的思路和方法。
（3）对基于GSNI度量的医学图像配准方法进行优化和改进，提高其精度和稳定性。