融合梯度的改进最小生成树医学图像配准算法

本文主要探讨了融合梯度信息的最小生成树医学图像配准方法，针对传统均匀子采样最小生成树配准技术存在的鲁棒性问题进行了改进。传统的配准方法在处理医学图像时，由于对采样率的依赖，当采样率降低时，配准精度和稳定性会受到影响。为了提升配准的稳定性和精度，研究人员提出了一种新的算法。 该算法的核心步骤如下： 1. 均匀子采样与最小生成树构建：首先，算法从原始图像中选取均匀分布的子采样点集，这些点集用于构建最小生成树。最小生成树是一种优化策略，可以找到在节点之间连接代价最小的树形结构。 2. Rényi熵估计：利用最小生成树，算法计算图像之间的Rényi熵，这是一种在信息论中衡量不确定性或复杂性的量，有助于捕捉图像特征的相似度和差异性。 3. 融合梯度信息：算法的关键创新在于将图像间的边缘梯度信息融入配准过程。梯度信息反映了图像中的边缘和细节，对于医学图像中的器官边界或结构匹配至关重要，这使得配准更加精确且能够抵抗噪声干扰。 4. 性能评估：实验结果是在RREP公共数据集上进行的，结果显示，融合梯度信息的最小生成树配准算法在保持较高配准精度的同时，其配准函数更为平滑，鲁棒性得到了显著提高。与传统的基于均匀子采样最小生成树配准和归一化互信息配准方法相比，该算法在实际应用中显示出更好的性能。 因此，这项研究为医学图像配准提供了一种新型、稳健且精度高的解决方案，特别是在处理高分辨率医学图像时，能有效提高配准的可靠性，对于医疗图像分析和后续的诊断处理具有重要意义。