小动物PET和小动物CT图像配准的分析.pdf,buildt11eref醯eIlcecoordinate t11e aIld如sioncallberealized system.Thusimagere百s位ation subse(1uently. 111 tllis hndsofschemesofthe resultsare嬲sessed丘.0mtlle paper,饥ro re百s僦ion simulation dataandiIl一、,iV
全局配准通过MRI 定位像与CT 图像的平移矩阵以及MRI 定位像和CINE 图像的坐标变换矩阵，实现CT 和PET 与CINE 图像轴位与层面的对齐；局部配准将CT 和PET 图像融合，采用无监督深度学习框架实现了CINE 和PET 图像中心脏区域的精细配准。采用戴斯相似性系数（DSC ）和修正的豪斯多夫距离（MHD ）评估配准效果，采用...
2.1.1 小动物CT 2.1.2 小动物PET 2.2 显微图像数据预处理 2.2.1 显微图像格式解析 2.2.2 显微图像插值算法 2.3 小动物床设计 2.3.1 小动物床的设计 2.3.2 麻醉及保温装置 2.3.3 呼吸门控装置 2.4 本章小结 第三章 基于空间特征点匹配的图像配准算法 ...
含有高亮区域及边缘缺失的头部PET图像.通过直方图匹配方法将PET图像按规定的直方图进行加强,所得PET图像具有更高的边缘对比度和更清晰的内部信息.预处理结果为后续实验提供较高质量的实验图像.2,针对PET图像与不同模态图像的配准研究,提出一种配准方案:仿射变换和B样条曲面相结合的空间变换模型,互信息作为相似性测度,...
隶劫大· 璺硕士学位论文小动物PET和小动物CT图像配准的研究本论文获国家自然科学基金( No.61127002,No.61179035) 和苏州纳米科技协同创新中心的支持。
在转移和扫描过程中,小动物始终处于麻醉状态,故可假设两种设备间采集的图像符合刚体变换模型。配准装置可以在不同成像设备上显像,最终在图像断层平面呈现为特征标记点。通过寻找两组图像间相匹配的特征点即可计算空间转换关系,进而将分辨率较低的PET图像映射到CT图像空间,实现图像配准及融合。上述方案在寻找相匹配特征点...
局部配准将CT和PET图像融合,采用无监督深度学习框架实现了CINE和PET图像中心脏区域的精细配准.采用戴斯相似性系数(DSC)和修正的豪斯多夫距离(MHD)评估配准效果,采用Wilcoxon符号秩检验比较本文方法和Elastix的配准效果.结果 基于无监督深度学习和Elastix的配准结果 比较,左心室内膜:DSC:0.81±0.08比0.80±0.08(Z=-1...