多模态医学图像融合与目标分割定位的算法研究

摘要

本文主要针对“重离子束三维治疗计划”研究项目的前期医学图像处理内容进行研究，主要包括医学图像的预处理、多模态医学图像的配准与融合以及医学图像的目标区域分割。本文对各部分的处理算法进行了研究，并提出了相应的改进算法，同时开发了基于VisualC++6.0的实验平台，通过编程实验来验证各种算法的实现效果。 首先，在医学图像预处理方面，重点研究了基于小波变换的图像滤波和增强算法。提出了由中值滤波和小波变换软阀值滤波算法相结合的混合滤波增强算法，该算法在实现有效滤波的同时又进行了边缘信息的增强。 其次，在多模态医学图像的配准及融合方面，本文先对配准过程中的图像插值算法、相似性测度和搜索算法进行了研究和改进。根据所研究的对象为不同模态医学图像配准这一特点，本文使用了基于互信息的图像配准算法，其中重点对该配准过程中的优化算法进行研究改进。提出了基于粒子群算法和模拟退火算法相结合的混合粒子群优化算法，并通过对比实验验证了该优化算法的配准效果优于标准粒子群算法。除此以外，在图像融合方面，本文分析了空域和基于小波变换的融合算法，并提出了基于小波变换的改进型小波多分辩率塔式融合算法，该算法不但融合了原始图像的所有信息，而且对图像边缘也有一定的增强作用。 最后，在医学图像的分割算法方面，重点研究了基于变形模型的图像分割算法，主要包含参数变形模型算法和几何变形模型算法，并对其中的几何变形模型算法中的水平集分割算法进行了改进，使得该算法既兼顾了实现速度又可以达到良好的分割效果。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录

声明

第1章绪论

1.1课题背景与意义

1.2课题研究现状

1.2.1放射物理技术

1.2.2医学图像处理的发展及研究现状

1.3课题研究内容及拟解决的关键性问题

1.3.1研究内容

1.3.2拟解决的关键性问题

1.4本论文的主要内容

第2章医学图像的滤波与增强

2.1医学图像的滤波

2.1.1图像噪声的分类及衡量

2.1.2几种常用的空间域图像滤波技术

2.1.3基于小波变换的图像滤波技术

2.2医学图像的增强

2.2.1空间域增强方法

2.2.2变换域增强方法

2.3图像滤波增强的客观评价

2.3.1图像滤波的客观评价

2.3.2图像增强的客观评价

2.4医学图像滤波与增强的改进算法

2.5滤波与增强算法的实验结果与分析

2.6本章小结

第3章多模态医学图像的配准

3.1多模态医学图像配准的背景与意义

3.2多模态医学图像配准技术

3.2.1图像配准的概念及原理

3.2.2图像配准的基本步骤与内容

3.3基于最大互信息和混合优化算法的医学图像配准技术

3.3.1互信息的统计计算

3.3.2图像插值的研究与改进

3.3.3优化搜索算法的研究与改进

3.4基本粒子群算法与混合算法的实验结果与分析

3.5本章小结

第4章多模态医学图像的融合

4.1多模态医学图像的融合技术

4.1.1空域的图像融合算法

4.1.2变换域的图像融合算法

4.1.3基于小波变换的融合算法的改进

4.2融合图像质量的客观评价

4.3医学图像融合的实验结果与分析

4.4本章小结

第5章医学图像的目标区域分割与定位

5.1目标区域分割与定位的意义

5.2目标区域分割与定位的技术

5.2.1常见的图像分割方法

5.2.2基于变形模型的图像分割方法的研究与改进

5.3医学图像目标区域分割与定位的实验结果与分析

5.4本章小结

第6章医学图像处理实验系统

6.1医学图像处理实验系统的概述

6.2医学图像处理实验系统的数据库设计

6.3医学图像处理实验系统的组成与功能描述

6.4本章小结

第7章总结与展望

参考文献

致谢

附录A：攻读学位期间所发表的学术论文目录