基于互信息与梯度特征融合的医学图像多模态配准MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一种融合互信息与梯度特征的混合相似性度量方法，用于多模态医学图像的非刚性配准。系统通过优化算法寻找最佳空间变换参数，提升配准精度与结构一致性，适用于CT、MRI等医学影像处理。

详 情 说 明

基于互信息与梯度特征融合的医学图像多模态配准系统

项目介绍

本项目开发了一种结合互信息与图像梯度的混合相似性度量方法，用于多模态医学图像的非刚性配准。系统通过先进的优化算法寻找最佳空间变换参数，在实现互信息最大化的同时，确保参考图像与浮动图像的梯度结构保持高度一致性。该方法显著提高了配准精度，特别适用于CT-MRI、PET-MRI等多模态医学影像的融合应用。

功能特性

• 混合相似性度量：结合互信息与梯度特征的双重约束，提升配准精度
• 多模态支持：适用于CT、MRI、PET等多种医学影像模态的配准
• 非刚性配准：支持复杂的空间变换模型，适应器官形变
• 参数可配置：提供丰富的配准参数设置选项
• 结果可视化：完整的配准过程图像对比展示
• 精度评估：提供互信息变化曲线、梯度相似度等量化指标

使用方法

输入要求

• 参考图像：固定不动的基准图像（支持DICOM/NIfTI/JPEG/PNG格式）
• 浮动图像：需要配准变换的图像（需与参考图像同维度）
• 初始变换参数（可选）：仿射变换的初始矩阵
• 配准参数设置：优化器参数、多分辨率层次等配置

输出结果

• 配准后的图像：与参考图像空间对齐的变换结果
• 变换参数矩阵：详细的空间变换参数
• 配准精度报告：互信息变化曲线、梯度相似度指标
• 配准过程可视化：关键步骤的图像对比展示

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Optimization Toolbox
• 至少8GB内存（建议16GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能实现，包括图像预处理、混合相似性度量计算、优化算法执行、配准结果生成与可视化等完整流程。该文件负责协调各功能模块的协同工作，实现从图像输入到配准结果输出的全自动处理，并提供关键参数的配置接口供用户灵活调整。