赵菲
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：第四军医大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 一种基于HAMMER算法的软组织形变检测新方法
- 2012年
- 目的:本研究利用改进HAMMER算法,将MRI数据和超声图像进行配准和融合,对软组织形变进行检测和评价。方法:为定量评价提出算法的性能,设计超声图像的计算机仿真模块,通过对腹部MRI图像进行刚性和非刚性形变,利用形变后的MRI图像产生模拟的超声图像。在此基础上利用提出的改进HAMMER算法对形变的超声图像和原始MRI图像进行配准,并采用平均位移和互信息对形变检测和校正的结果进行定量评价。结果:通过将术前高分辨率、高对比度的三维MRI图像和术中超声图像结合,可有效反映腹部手术中软组织器官的形变。结论:初步实验结果表明,提出的改进HAMMER算法用于软组织形变检测和校正的可行性。
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- 基于ITK的多模态医学图像非刚性配准研究被引量：4
- 2011年
- 目的:研究基于the insight toolkit(简称ITK)的多模态医学图像非刚性配准,分析基于ITK的多模态医学图像非刚性配准效果。方法:从医学图像配准的基本框架出发,针对多模态医学图像的非刚性配准,深入研究了框架各模块在配准中应发挥的作用,选择了利用互信息作为相似性测度、Blackman-Harris窗函数改进的部分体积插值(PV)、基于B样条的自由形变变换方式、有限存储LBFGS搜索算法,以满足多模态非刚性图像配准要求。结果:利用ITK软件包,实现了对人体肝脏的核磁和CT图像的配准。结论:基于改进的医学图像配准框架实验数据证明了该方法的有效性。
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- 关键词：图像配准多模态图像非刚性配准ITK
