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基于Demons算法的医学图像非刚性配准研究(论文).pdf
为了适应医学影像检查技术的飞速发展，开展以计算机辅助诊断或智能化诊
断为目标的医学图像处理和分析研究，已经成为目前这个领域的一个研究热点和
将来发展的主要趋势。在颅脑CT图像的计算机自动化病变检出中，创建正常人
脑的数字化统计图谱以及准确提取病人图像形变信息，是实现病变自动化检出的
基础和关键之一。非刚性配准是提取正常人脑解剖结构的变异信息以构建组成完
备的CT正常人脑数字化统计图谱之形变图谱的关键技术；同时也是衡量病人图
像与图谱之间相对形态差异大小，得出作为后续模糊推理系统判断的根据之一的
核心方法。
传统Demons算法虽然能够成功构建灰度图谱，但对形变质量要求更高的形
变图谱和病人图像形变信息的提取，DemoIlS算法就不能满足要求了。Demons
算法的一个重要缺陷就是它在形变过程中不保持图像的拓扑结构，这种情况下产
生的形变信息是无用的，不论是构建形变图谱还是用来做病变检出。
为了更好的理解基于灰度的单模态配准问题从而更好的理解Demons算法以
求改进，本文从数值优化的角度分析了用于配准的李群上的优化方法，为后面提
出微分同胚Demons算法做好了准备。在充分利用单模态图像配准的特点后，我
们引入高效二阶最小化优化算法加速配准寻优过程的收敛速度。
本文从理论上分析了Demons算法的三种变体，认识到它们实际上是在对参
数寻优过程采用了不同的优化算法的结果，在此基础上用实验验证了基于高效二
阶最小化算法的对称Demons力有最快的收敛速度，在相同的迭代次数下配准效
果最好，同时形变的总能量也较小，形变场最为平滑。
以李群上的优化方法为理论基础，用恒定速度场来
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