基于dtw的序列医学图像匹配方法研究

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1、学校代码：１０００４密级：公开道乂ＩＢＥＩＪＩＮＧＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕±学位论文基于ＤＴＷ的序列医学图像匹配方法硏究作者姓名邵小倩学科专业信号与信息处理安‘指导教师张树君高级工程师ｒ培养院系计算机与信息技术学院－ｒａｌｉ去Ｉ弯斗ｉｌｉ＂Ｊ朽刻气＊翔１‘也：．ｗｍｊｆｅｉ系交道乂攀硕±学位论文基于ＤＴＷ的序列医学图像匹配方法研究ＭｅｄｉｃａｌｌｍａｅＳｕｅｎｃｅｓＭａｔｃｈｉｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＤＴＷＲｅｓｅａｒｃｈｇ巧ｇ作者；邵小倩

2、导师；张树君北京交通大学２０１６年４月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编供査阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。学校可Ｗ为存在馆际合作关系的兄弟窩校用户提供文献传递服务和交换服务。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）挪４■学位论文作者签名：导师签名：Ｙ八ｙｌｆ３签字曰期：＞《年＾月１曰签字曰期：＞必年

3、月棒曰＾学校代码：１０００４密级：公开北京交通大学硕±学位论文基于ＤＴＷ的序列医学图像匹配方法研究ＭｅｄｉｃａｌＩｍａｇｅＳｅｕｅｎｃｅｓＭａｔｃｈｉｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＤＴＷ民扣ｅａｒｃｈｑｇ作者姓名：邵小倩学号；１３１２０３３５导师姓名；张树君职称；局工学位类别：工学学位级别：硕±学科专业：信号与信息处理研究方向：图像匹配北京交通大学２０１６年４月Ｉ致谢三年的时光转瞬即逝，却也让我收获了很多。这Ｈ年来的学习成果是指导过一我的老师们，帮助过我的师兄师姐们和同学们

4、Ｗ及直默默地支持关也我的家人对我的帮助、鼓励和教诲的结果。在这里我要对他们表示深深地感谢！首先要特别感谢我的指导老师苗振江教授和张树君老师，他们治学态度严谨，对待科研工作极其认真，对学术非常有见地。在我的论文书写过程中给了我很多。良好的建议和宝贵的意见，在生活中两位老师也给了我很大的帮助和鼓励在送里我衷必的感谢这两年多来两位导师对我悉也的指导和照顾。其次要感谢我的家人，谢谢你们对我无私的奉献Ｗ及对我的支持，你们是我的精神支柱，如果没有你们默默的支持就没有今天的我。在此还要特别感谢吴吴师兄和许万茹学姐对我科研工作的指导，给了我最初

5、的思路，并且也帮我解决了很多疑难问题。最后还要感谢读研期间陪伴我的所有人，因为有你们的陪伴、包容和照顾，给了我信也和勇气一，我相信与你们起走过的这段岁月定将成为我终生美好的回忆。北京交通大学硕±学位论文摘要图像匹配技术己经有了数十年的发展初人们主要是通过对图像手工禄记，起关键字，然后通过关键字进行检索匹配。而后随着图像处理技术的飞速发展，基于图像特征的图像匹配技术也得到了快速发展和应用，然而由于医学图像匹配在医学临床辅助诊断和医学科研中需要极大的准确性和实用性，然而由于医疗诊断的严谨要求及建立规范的医学图像数据库比

6、较困难一直未能，医学图像匹配得Ｗ实有效的应用，然而其研巧的必要性１＾及可能带来的作用使得这个技术得到了越来越多的关注。本文就此进行了研究。本论文详尽阐述了医学图像匹配技术研究的意义、现状、基本原理Ｗ及关键技术。通过分析医学图片特殊性，提取图像的特征（Ｈｕ矩，ＬＢＰ，ＳＩＦＴ特征）进行匹配，主要采用ＬＩＤＣ医学图像数据库进行实验，用己经手动分割好病化区域的图片来减小自动分割带来的误差及非兴趣区域的干扰，结合ＣＴ图像多切片特征。采用动态时间规整算法来进行距离计算，实现序列图片么间匹配针对医学困像的发展Ｗ及本领域研巧现巧，本文先单独利

7、用ＳＩＦＴ特征（局部特征）得到图像的特征点集和相应特征向量，对特征点进行相似性度量，最后得到图片之间的匹酷率，排序得出最相似的几个病例图片，此方法为医学图像匹配常用方法．作为本文比较实验，分析了整副图片匹配的缺陷ＩＵ及本实验设计的合理性。根据实验数据库的特殊性Ｗ及减少误匹配原则，设计利用Ｈｕ矩，ＬＢＰ两种全局特征对数据库中已分畫１！好的病灶序列切片图进行匹酷，同时对比了预处理后图片与未预处理图片特征匹配的差异，然后根据匹配结果的差异，根据匹配准确率对两种特征的距离测量值賦Ｗ不同的权值，提出融合《底层视觉特征进行图巧。匹配的巧法，

8、，，对距离进行加权求和Ｗ提高匹巧准确率