【摘 要】
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随着医学成像设备的发展，医学影像技术的应用逐渐贯穿了医学活动的整个过程。为了使多次成像或多种成像设备获取的互补差异信息得到综合利用，使临床诊断和治疗更准确，医学图像配
【出 处】
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浙江大学信息科学与工程学院 浙江大学
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随着医学成像设备的发展，医学影像技术的应用逐渐贯穿了医学活动的整个过程。为了使多次成像或多种成像设备获取的互补差异信息得到综合利用，使临床诊断和治疗更准确，医学图像配准及信息融合成为了当今研究的热点。本文提出了通过提取两幅图像间对应的显著区域特征来进行图像配准的算法。与前人用纯基于特征的方法和纯基于像素灰度的方法所不同的是，我们采用一种综合性算法，整合了这两种方法的优点。本算法先自动地在两幅图像中提取出具有尺度不变性的显著区域特征，这些区域内的像素可以通过鲁棒的相似性测量得到匹配；对已提取的特征作了初步的匹配后，通过几何结构约束可以得到两幅图像间的最佳变换参数。本算法可以应用于单模或多模医学图像配准，在配准测试中，证明此算法具有较好的性能。
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