7.2Demons算法

7.2.1吸引力的概念

7.2.2光流方法

7.2.3算法流程

7.2.4微分同胚的Demons配准算法

7.3Active Demons算法

7.3.1在扩散过程中引入正力

7.3.2多分辨率方法

7.4对称Demons算法

7.5可加的Demons算法

7.5.1算法的迭代过程

7.5.2Demons力

7.6实验结果与分析

7.7本章小结

参考文献

第8章信息论在医学图像配准中的应用

8.1引言

8.2信息论基础

8.2.1熵的概念

8.2.2联合熵和条件熵

8.2.3相对熵与互信息

8.3互信息在医学图像配准中的应用

8.3.1图像互信息

8.3.2概率密度估计

8.3.3基于互信息的医学图像配准

8.4几种其他的信息论相似性度量

8.5本章小结

参考文献

第9章基于Jensen?Arimoto散度的医学图像配准

9.1引言

9.2Arimoto熵

9.3Jensen?Arimoto散度

9.4与现有信息论测度的联系

9.5基于詹森Arimoto散度的医学图像配准算法

9.5.1配准框架

9.5.2变换模型

9.5.3目标函数

9.5.4优化方案

9.6实验和结果分析

9.6.1测试数据

9.6.2仿真数据配准实验

9.6.3临床数据配准实验

9.6.4实验结果分析

9.7本章小结

参考文献

第10章连续图像表示在信息论医学图像配准中的应用

10.1引言

10.2基于连续图像表示的直方图估计

10.2.1二维图像的联合直方图

10.2.2三维图像的联合直方图

10.3随机采样理论

10.3.1低差异序列

10.3.2计算成本

10.4快速连续的直方图估计

10.4.1二维图像的FCHE

10.4.2三维图像的FCHE

10.5基于连续直方图估计的医学图像配准

10.5.1空间变换模型

10.5.2目标函数

10.5.3优化方案

10.6实验结果与分析

10.6.1二维图像配准实验

10.6.2三维图像配准实验

10.7本章小结

参考文献

第11章基于熵图的医学图像配准

11.1引言

11.2熵特征相似度

11.2.1瑞利熵与散度

11.2.2互信息与α互信息

11.2.3α詹森相异性度量

11.2.4α几何算术平均散度

11.3熵图的估计

11.3.1*小生成树熵估计

11.3.2基于*近邻图的熵估计

11.3.3α几何算术平均散度和α互信息的
熵图估计

11.4基于多特征互信息的医学图像配准

11.4.1图像配准框架

11.4.2熵、熵图与α互信息

11.4.3优化方法

11.4.4α互信息的求导

11.4.5特征的选取

11.5实验结果与分析

11.6本章小结

参考文献

第12章基于结构特征的多模态医学图像配准

12.1引言

12.2结构图像表示

12.2.1熵图像

12.2.2拉普拉斯图像

12.2.3自相似度

12.3模态独立的邻域描述子

12.3.1动机与概念

12.3.2基于图像块的距离

12.3.3基于高斯函数的差异度量

12.3.4空间搜索区域

12.3.5利用MIND的多模态相似度

12.4基于高斯牛顿方法的配准框架

12.4.1刚体配准

12.4.2扩散约束的形变配准

12.4.3对称和反向一致性配准

12.5基于结构图像表示的多模态医学图像配准

12.5.1形变配准算法

12.5.2实验结果与分析

12.6本章小结

参考文献

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