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多模态医学图像配准技巧研究

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毕业论文范文题目：多模态医学图像配准技巧研究，论文范文关键词：多模态医学图像配准技巧研究
多模态医学图像配准技巧研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着医学、打算机技巧及生物工程技巧的发展,医学影像技巧为临床诊断提供多种模式的医学图像,因为成像原理跟成像设备的不同,图像所表白信息的侧重点也不同,如,解剖图像的辨别率较高,它提供了脏器的解剖状况信息;而功能图像的辨别率较差,但它提供了脏器功能代谢信息。假如将这两种图像进行配准融合,配准后的图像可能表（此处忽略..）白更丰富的信息,这将大大进步图像信息在临床诊断跟手术医治中的利用。本文所做的重要工作如下:首先,本文介绍了医学图像配准技巧的研究背景及意思、配准技巧的发展程度及现状,阐述了图像配准技巧面临的问题以及发展趋势;而后深刻研究了图像配的准基本原理跟实现步骤。其次,论文深刻研究了基于梯度互信息的多模态医学图像（此处忽略..）配准方法,从互信息跟图像梯度信息入手,针对基于互信息的图像配准方法轻易呈现部分极值景象,本文分析了部分极值产生起因,提出图像梯度跟互信息结合的方法来克制部分极值,并利用梯度互信息作为配准的类似性度量准则;同时利用改进的Powell算法进行多参数寻优。仿实在验证明该方法能有效克制部分极值,便于参数寻优算（文章此处忽略..）法搜查到最佳配准参数;最后,在基于状况Haar小波的多模态医学图像配准算法研究中,介绍了数学状况学的基本实际常识,利用状况滤波器在本质上长短线性滤波器这个特点对图像进行预处理,它不仅可能加强边沿特点,同时又能克制噪声;在对最优化搜查算法研究中,将量子粒子群算法跟Powell算法彼此结合进行寻优,针对P（略..）owell寻优算法对初始参数的依附,先利用量子粒子群算法寻优得到一组参数解,而后将获得的参数解作为Powell算法的初始寻优参数再一次进行寻优运算,直到得到最优参数解。仿真成果证明采取状况Haar小波对图像进行滤波处理,而后利用混淆优化算法进行参数寻优,可有效的进步配准的精度,并大大减少了运算代价。

以上为本篇毕业论文范文多模态医学图像配准技巧研究的介绍部分。

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