基于归一化互信息跟遗传算法的医学图像配准研究

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基于归一化互信息跟遗传算法的医学图像配准研究

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毕业论文范文题目：基于归一化互信息跟遗传算法的医学图像配准研究，论文范文关键词：基于归一化互信息跟遗传算法的医学图像配准研究
基于归一化互信息跟遗传算法的医学图像配准研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像配准是将不同传感器、不同时光或者不同前提下获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，也就是解决多少幅图像的严格对齐问题。它已经被广泛地利用于遥感图像、医学影像、图像处理等诸多范畴中。利用于临床的医学图像配准是指对一幅医学图像寻找一种最优的空间变换，使得它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致指的是人体上雷同的解剖点在两张匹配图像上有雷同的空间地位，比方：大小雷同、角度一致、地位对齐（文章此处忽略..）。配准的成果要使两幅图像上所有的解剖点，或者是多数存在诊断意思的点及手术感兴趣的点都达到匹配。本文课题源自于吉林省科技发展打算的《基于常识库的医学图像配准模型研究》跟《CT、MRI图像配准及融合的评估模型研究》两项科研名目，重要研究医学图像CT跟MRI的配准，为实现图像的融合提供基本，所研究的医学图像均来自于吉林大学第二临床病院提供的有病灶的脑部CT跟MRI图像。本文采取了归一化互信息法，将混淆优化（本文此处忽略..）算法作为医学图像配准中的优化算法，设计了一种基于归一化互信息跟改进遗传算法的配准算法，并实现了两幅医学图像间的配准。首先，本文介绍了图像配准的研究背景、研究意思以及国内外研究现状，并且介绍了医学图像配准的概念跟基本实际，包含图像配准的方法、分类，图像配准的步骤等。而后，侧重介绍了医学图像配准中的类似性测度跟优化算法。在图像配准中，常用的类似性测度有AM测度、灰度均方差跟互信息等。优化算法重要有Pow（本文此处忽略..）ell法、单纯形法、粒子群算法跟遗传算法等。通过对各种算法的介绍跟比较，选取本文利用的类似性测度函数跟优化算法。其次，基于对图像配准算法中类似性测度跟优化算法的研究，断定了本文利用归一化互信息跟遗传算法，并对其算法进行图像配准实验，证明其可行性。接着提出了一种混淆的优化算法，将全局优化算法跟部分优化算法相结合，即遗传算法跟单纯形法相结合，并对遗传算法增加移民操作，使图像在配准过程中既克服了轻易陷入部（略..）分最大值的问题，又进步了算法的精度。最后，对基于改进遗传算法的医学图像配准成果进行评估，图像配准中的评估方法重要分为两类：主观评估法跟客观评估法。本文通过多种评估方法对实验成果进行评估，得出改进的遗传算法存在更高的精准度跟更好的鲁棒性。通过对基于归一化互信息跟遗传算法的医学图像配准的研究，深刻懂得了该项技巧的实际基本跟实现过程，并设计了一个医学图像配准的体系，可用于二维多模医学图像间的刚体配准。

以上为本篇毕业论文范文基于归一化互信息跟遗传算法的医学图像配准研究的介绍部分。

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