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基于互信息的肺部PET—CT图像非刚性配准
  • ISSN号:1000-0054
  • 期刊名称:《清华大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61202163,61240035);山西省自然科学基金资助项目(2012011015-1);山西省科技攻关项目(20120313032-3)
中文摘要:

针对基于互信息的图像配准容易出现局部极值的问题,提出了一种交互方差和互信息相结合的测度方法,应用于肺部PET-CT图像的配准中,并根据自由形变的思想,结合B样条曲面技术,实现了可以控制局部变形的肺部图像的非刚性配准。实验结果表明:该算法能有效地实现肺部图像的配准,使结节在CT图像中解剖结构区域和PET图像中功能高亮区域较好地重叠在一起。

英文摘要:

Local minima problems can not be easily avoided in image registration based on mutual information. A measuring method was developed which combines the cross variance with the mutual information for lung PET-CT registration. The local deformation of lung images was effectively controlled based on the idea of free deformation and B-spline surface technology. Experimental results show that the developed method can realize lung image registration, while overlapping the nodule lesion anatomical structure area in the CT image and the nodule highlighted functional area in the PET image.

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期刊信息
  • 《清华大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:清华大学
  • 主编:梁恩忠
  • 地址:北京市海淀区清华大学学研大厦B座908
  • 邮编:100084
  • 邮箱:xuebaost@tsinghua.edn.cn
  • 电话:010-62788108 62792976
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0054
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2223/N
  • 邮发代号:2-90
  • 获奖情况:
  • 国家期刊奖,国家“双高”期刊,1992年以来,历次国家级和省部级一等奖,第一、二届全国优秀科技期刊一等奖,教育部优秀期...,第三届中国出版政府奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,美国应用力学评论,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:43470