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基于GSNI测度的多模态医学图像配准

谭台哲  靳玉贞  
【摘要】:本文介绍了互信息用于医学图像配准的发展过程,并分析了基于传统的互信息用于医学图像配准中存在的局部极值问题,提出用I-alpha信息中的SNI信息代替传统的互信息,提高了配准的速度和精度,同时把能够描绘空间信息的改进的梯度信息和只考虑灰度信息的SNI信息结合组成新的测度,提高了算法的鲁棒性。用新的测度对The Whole Brain Atlas数据库中的CT图像、核磁共振图像、单光子图像等不同模态图像进行配准,实验结果证明其收敛性能和配准精度都得到很大的提高,很好的解决了传统的互信息用于图像配置中出现的鲁棒性问题。

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