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基于频域时域相结合的医学图像配准算法
为解决存在平移变换和旋转变换的2幅刚性医学图像的配准问题,结合图像信号傅里叶变换的平移特性和旋转特性,提出了一种基于频域与时域相结合的医学图像配准算法.该算法将旋转调整和平移调整分而治之,首先以图像信号的幅度谱巨相关确定旋转参数,再以图像的时域体素互相关确定平移参数.将该算法用于对核医学图像配准及多模态医学图像配准实验,结果表明该算法是一种速度快、精度高、鲁棒性好的医学图像配准方法.
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归一化互相关算法在MRI灌注软件的质量稳定性比较中的应用
目的:探讨归一化互相关算法在评价不同后处理软件包得到MR脑灌注图像的稳定性中的应用.方法:随机分析T2/T2*加权动态磁化率对比度成像的患者10例.将各个患者的原始图像数据资料送至三种不同后处理软件包进行后处理.应用归一化互相关匹配算法评价各个灌注参数图像的稳定性.结果:同源数据经Syngo Verio3.0、UIH SW001.001、PMA Ver.3.4.0.6后处理软件包所测得的各个灌注参数图像,经过归一化互相关匹配算法得到结果分别为:对于CBF,其UIH and PMA,UIH and Syngo结果为“Good”,PMA and Syngo结果为“Fair”;对于CBV,其UIH and PMA,UIH and Syngo结果为“Fair”,而PMA and Syngo结果为“Poor”;对于MTT,其UIHand Syngo结果为“Good”,UIH and PMA结果为“Fair”,PMA and Syngo结果为“Poor”;对于TTP,其UIH andSyngo结果为“Good”,UIH and PMA以及PMAand Syngo结果为“Fair”.结论:三种后处理软件包得到的各个灌注参数图像有良好的稳定性,但UIH软件与Syngo,PMA的稳定性要高于Syngo和PMA之间的稳定性.
