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基于CNN和互信息的PET/CT图像配准方法的研究
的开题报告
一、研究背景
PET/CT联合成像是一种非常常见的医学影像诊断方法,能够提供不
同的生理和代谢信息以及CT图像的解析能力,以此进行疾病的诊断和评
估。PET图像可以检测出生理代谢信息,而CT图像可以提供更精准的位
置信息。由于两种图像提供的信息不同,因此必须将它们进行配准,以
实现更准确的影像分析和病情评估。
二、研究目的
本研究旨在探讨一种基于深度学习和互信息的PET/CT图像配准方法。
通过使用CNN网络提取PET/CT图像的特征,然后将这些特征作为输入
到配准模型中,以实现精准的PET/CT图像配准。在此基础上,利用互信
息来评估模型配准的精度。
三、研究方法
1.数据的获取与预处理
本研究将使用公开可获得的PET/CT图像数据集,包括PET图像和
CT图像。在数据预处理步骤中,将对图像进行归一化,对PET图像进行
去噪处理,对CT图像进行骨架提取以减少图像的复杂度。
2.特征提取
使用卷积神经网络(CNN)提取PET/CT图像的特征。将分别对PET
图像和CT图像进行特征提取,然后将提取的特征进行融合。
3.配准模型构建
使用融合后的特征作为输入,构建深度学习配准模型。该模型将通
过反向传播算法进行训练,并调整参数以最小化配准误差。
4.互信息评估
使用互信息评估模型的配准精度。互信息是一种用于度量图像配准
的非参数指标,可用于评估模型是否成功将PET和CT图像进行配准。
四、预期结果
本研究的预期结果是建立一个基于深度学习和互信息的PET/CT图像
配准模型,该模型可更准确地将PET和CT图像进行配准。预计通过探索
CNN网络,能够提高配准模型的准确性,从而提高PET/CT图像的诊断效
果。
五、结论
与传统方法相比,本研究的基于深度学习和互信息的PET/CT图像配
准方法具有更高的配准精度和更高的诊断效果。我们预计本研究将对临
床PET/CT图像的诊断和评估提供更准确和精准的支持。
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