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多模态医学图像配准与融合技术研究的开题报告

一、研究背景

随着医学成像技术的不断发展，医学图像的多模态性越来越明显。

多模态医学图像是指来自不同成像模态，如CT、MRI和PET等的医学图

像。这些图像具有不同的空间分辨率、对比度、时域分辨率和神经生理

信息，能够提供比任何单一模态图像更丰富的信息。与此同时，不同的

成像技术也会产生不同的伪影和噪声，这些因素都会影响医学图像的精

度。因此，在多模态医学图像分析中，需要进行配准和融合，以实现不

同图像之间的空间对齐和信息整合，提高医学图像的质量。

二、研究目的

本研究的主要目的是开发一种有效的多模态医学图像配准和融合技

术。具体来说，将针对以下问题展开研究：

1.多模态医学图像间的刚性配准和非刚性配准。

2.多模态医学图像的空间融合。

3.如何有效的处理伪影和噪声等干扰因素。

三、研究方法

本研究的核心研究方法是基于图像相似度度量的配准方法和基于图

像融合的技术。首先，将使用基于特征提取的方法提取出多模态医学图

像中的特征，然后使用距离度量的方法计算多模态医学图像之间的相似

度，进而进行配准。其次，对配准后的多模态医学图像进行融合，可以

使用基于加权平均的融合方法或图像卷积的方法。最后，针对伪影和噪

声等干扰因素，可以将多模态医学图像进行预处理或后处理，以提高医

学图像的质量和精度。

四、研究计划

本研究将分为以下几个阶段：

1.文献综述：对多模态医学图像配准和融合技术进行综述，并分析

其优缺点，总结现有技术的适用范围和局限性。

2.基于特征提取的医学图像配准：探索不同的特征提取方法，并对

配准结果进行评估和比较，选择合适的特征提取方法。

3.多模态医学图像间的配准与融合：在前一阶段的基础上，探索多

模态医学图像的配准和融合方法，并对配准和融合结果进行评估和比较

选择合适的方法。

4.干扰因素处理：研究多模态医学图像中的干扰因素（如伪影和噪

声）产生的原因，并提出相应的处理方法，提高医学图像质量和精度。

5.结果分析与应用：对整个多模态医学图像配准与融合的流程进行

总结与分析，并应用到实际的医学图像处理中。

五、预期成果

本研究的预期成果是能够开发出一种有效的多模态医学图像配准和

融合技术，以提高医学图像的准确性和可靠性，同时发表相关学术论文，

为医学图像处理领域提供新的思路和方法。