【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学图像处理领域，具体为一种基于高阶互累积量的序列医学图像配 准方法。
技术介绍
医学成像技术的蓬勃发展为临床提供了大量实用的解剖及功能方面的影像数据， 序列医学图像是指在一定时间间隔内的多幅图像的集合。在临床中，序列医学影像可以反 映出病人器官病灶位置的动态发展情况以及在不同时间点器官的状态，而通过比较序列图 像之间的状态或位置变化可以用来检测病灶可能发生的潜在危险等。因而研究序列图像具 有重要的理论和应用价值。但在时间序列图像的采样过程中，由于呼吸、心跳、吞咽、肌肉收 缩、镜头震颤等影响，病人和镜头间不可避免地存在着相对运动，从而造成时间序列图像在 空间位置上的差异。为了保证数据的可靠性和分析的精确度，必须对序列图像进行配准。国内外许多学者致力于序列图像配准的研究，但现有解决序列图像配准问题的方 法还主要是基于两幅图像的配准方法，即选取序列图像中的一幅图像作为参考图像，利用 通用的图像配准方法将其它图像通过两两配准到该参考图像上。由于配准中只使用了序列 图像中一幅作为参考图像，随机选择的参考图像会使配准的结果出现随机性，这样的配准 不具备科学...
【技术保护点】
一种基于高阶互累积量的序列医学图像配准方法，其特征在于利用高阶累积量的重要性质抑制加性高斯噪声对序列医学图像配准结果的影响；所述的重要性质为：任一高斯随机过程的高阶累积量恒为零。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陈芳，张建秋，胡波，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]
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