医学图像配准技术_PDF下载[85MB-百度云]李碧草、舒华忠、王贝

本书特色

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本书主要介绍了与医学图像配准相关的基础知识及常用的配准算法。内容包括四大部分： *部分（第1～5章）涉及医学图像配准的基础知识，阐述图像配准的原理、基本框架、分类，医学成像技术，图像配准算法的组成，插值方法及常用的图像配准开源平台；第二部分（第6、7章）介绍了基于相关性的医学图像配准方法和目前常用的Demons非刚体图像配准算法；第三部分（第8～10章）介绍了信息论测度在医学图像配准中的应用；第四部分（第11、12章）介绍了基于特征的医学图像配准方法。
本书可作为高等院校计算机、通信与信息系统、信号与信息处理等专业的研究生教材或参考书，也可作为医学图像分析、医学图像配准等领域的技术人员和研究人员的参考书。

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内容简介

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本书主要介绍了与医学图像配准相关的基础知识及常用的配准算法。内容包括四大部分：部分（～5章）涉及医学图像配准的基础知识，阐述图像配准的原理、基本框架、分类，医学成像技术，图像配准算法的组成，插值方法及常用的图像配准开源平台；第二部分（第6、7章）介绍了基于相关性的医学图像配准方法和目前常用的Demons非刚体图像配准算法；第三部分（第8～10章）介绍了信息论测度在医学图像配准中的应用；第四部分（1、12章）介绍了基于特征的医学图像配准方法。
本书可作为高等院校计算机、通信与信息系统、信号与信息处理等专业的研究生教材或参考书，也可作为医学图像分析、医学图像配准等领域的技术人员和研究人员的参考书。

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目录第1章绪论1.1图像配准技术概述1.1.1图像配准的定义1.1.2图像配准的基本框架1.1.3图像配准方法的分类1.2图像配准的意义1.3图像配准的应用领域1.4医学图像配准技术1.4.1医学图像配准的发展历史1.4.2医学图像配准的国内外研究现状及面临的问题1.4.3常用的医学图像配准方法1.4.4医学图像配准的评价1.5本书的结构与内容安排参考文献第2章医学成像技术2.1引言2.2X射线成像2.2.1普通X射线成像2.2.2数字X射线成像2.3磁共振成像2.4计算机断层扫描成像2.5核医学成像2.5.1正电子放射断层成像2.5.2单光子发射计算机断层成像2.6医学超声成像2.7本章小结参考文献第3章图像配准算法3.1引言3.2特征空间3.2.1点检测3.2.2线检测3.2.3霍夫变换3.2.4边缘检测3.2.5Harris角点3.2.6SIFT特征点3.2.7SURF特征点3.3搜索空间3.3.1刚体变换3.3.2仿射变换3.3.3投影变换3.3.4弯曲变换3.4相似性度量3.4.1差值平方和3.4.2绝对误差和3.4.3归一化互相关3.4.4相关比率3.4.5互信息测度3.5搜索策略3.5.1Powell优化算法3.5.2Simplex优化算法3.5.3共轭梯度法3.5.4拟牛顿法3.5.5随机梯度下降法3.6本章小结参考文献第4章灰度插值方法4.1引言4.2*近邻插值4.3双线性插值4.4三次卷积插值4.5部分体积插值4.5.1部分体积估计4.5.2广义的部分体积估计4.5.3计算复杂度4.6本章小结参考文献第5章医学图像配准的开源平台5.1引言5.2ITK研发平台5.2.1ITK的下载与安装5.2.2ITK的系统概述5.2.3ITK图像配准算法的实现5.3Elastix工具箱5.3.1Elastix简介5.3.2软件的特色5.3.3配准算法的组成5.4本章小结参考文献第6章基于相关性的医学图像配准6.1引言6.2基于鲁棒相关系数的医学图像配准算法6.2.1相关系数估计6.2.2鲁棒的相关系数6.3基于相关比的医学图像配准算法6.3.1相关比6.3.2条件相关比6.3.3求导和优化6.4基于增强相关系数的医学图像配准算法6.4.1配准模型6.4.2增强的相关系数6.4.3模型的优化6.5实验结果与分析6.6本章小结参考文献第7章基于Demons算法的非刚体医学图像配准7.1引言7.2Demons算法7.2.1吸引力的概念7.2.2光流方法7.2.3算法流程7.2.4微分同胚的Demons配准算法7.3Active Demons算法7.3.1在扩散过程中引入正力7.3.2多分辨率方法7.4对称Demons算法7.5可加的Demons算法7.5.1算法的迭代过程7.5.2Demons力7.6实验结果与分析7.7本章小结参考文献第8章信息论在医学图像配准中的应用8.1引言8.2信息论基础8.2.1熵的概念8.2.2联合熵和条件熵8.2.3相对熵与互信息8.3互信息在医学图像配准中的应用8.3.1图像互信息8.3.2概率密度估计8.3.3基于互信息的医学图像配准8.4几种其他的信息论相似性度量8.5本章小结参考文献第9章基于Jensen�睞rimoto散度的医学图像配准9.1引言9.2Arimoto熵9.3Jensen�睞rimoto散度9.4与现有信息论测度的联系9.5基于詹森Arimoto散度的医学图像配准算法9.5.1配准框架9.5.2变换模型9.5.3目标函数9.5.4优化方案9.6实验和结果分析9.6.1测试数据9.6.2仿真数据配准实验9.6.3临床数据配准实验9.6.4实验结果分析9.7本章小结参考文献第10章连续图像表示在信息论医学图像配准中的应用10.1引言10.2基于连续图像表示的直方图估计10.2.1二维图像的联合直方图10.2.2三维图像的联合直方图10.3随机采样理论10.3.1低差异序列10.3.2计算成本10.4快速连续的直方图估计10.4.1二维图像的FCHE10.4.2三维图像的FCHE10.5基于连续直方图估计的医学图像配准10.5.1空间变换模型10.5.2目标函数10.5.3优化方案10.6实验结果与分析10.6.1二维图像配准实验10.6.2三维图像配准实验10.7本章小结参考文献第11章基于熵图的医学图像配准11.1引言11.2熵特征相似度11.2.1瑞利熵与散度11.2.2互信息与α互信息11.2.3α詹森相异性度量11.2.4α几何算术平均散度11.3熵图的估计11.3.1*小生成树熵估计11.3.2基于*近邻图的熵估计11.3.3α几何算术平均散度和α互信息的熵图估计11.4基于多特征互信息的医学图像配准11.4.1图像配准框架11.4.2熵、熵图与α互信息11.4.3优化方法11.4.4α互信息的求导11.4.5特征的选取11.5实验结果与分析11.6本章小结参考文献第12章基于结构特征的多模态医学图像配准12.1引言12.2结构图像表示12.2.1熵图像12.2.2拉普拉斯图像12.2.3自相似度12.3模态独立的邻域描述子12.3.1动机与概念12.3.2基于图像块的距离12.3.3基于高斯函数的差异度量12.3.4空间搜索区域12.3.5利用MIND的多模态相似度12.4基于高斯牛顿方法的配准框架12.4.1刚体配准12.4.2扩散约束的形变配准12.4.3对称和反向一致性配准12.5基于结构图像表示的多模态医学图像配准12.5.1形变配准算法12.5.2实验结果与分析12.6本章小结参考文献