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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:蔡明倫
研究生(外文):Ming-Lune Tsai
論文名稱:三度空間腦部結構校準
論文名稱(外文):Alignment of 3-D Geometric Models of Brains
指導教授:譚建民譚建民引用關係
指導教授(外文):Jiann-Mean Tan
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:資訊科學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:50
中文關鍵詞:影像校準ICP演算法
外文關鍵詞:image alignmentICP algorithm
相關次數:
  • 被引用被引用:16
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在醫學影像的領域中,經常會比對來自不同物體模型的資料,以比較分析兩者之間的差異,因此需要一個校準方法,找出兩組物體的關連性,並且將它們對齊在一起。Besl與McKay在1992年提出了ICP(iterative closest point)演算法,可以應用在不同幾何結構的物體上,藉由尋找兩組物體間距離最近的對應關係,計算出一組最小平方的幾何轉換矩陣,反覆縮小兩組物體間的mean square distance,最後得到最佳的幾何轉換矩陣,將兩組物體對齊在一起。在本文中介紹ICP演算法做為校準方法,以人體腦部MRI腦部影像為實驗對象,從兩組不同的MRI影像中擷取出腦部白質的幾何結構,將兩組不同的腦部白質結構校準,顯示校準的結果,並且比較在不同情形下校準的差異。
In medical image processing, there exists a need to align two object models in order to compare the difference. For the two object models, we want to find the relation between them and to know how to superimpose one object with the other. Besl and McKay proposed the ICP(iterative closest point)algorithm in 1992, which was a general-purpose, representation-independent method to align different object models. ICP algorithm iteratively minimizes the distance between two object models and computes a least square transformation matrix. We introduce the ICP algorithm and use it to align the 3-D geometric models of brains. Experiment shows the result of alignment of different brain models.
中文摘要 i
英文摘要 ii
致謝 iii
目錄 iv
圖表目錄 v
第一章 簡介 1
前言 1
論文架構 2
第二章 相關研究 3
第三章 ICP演算法 7
基本理論 7
衍生應用 15
第四章 實驗步驟 19
校準:尋找對應關係 20
區域最佳值 21
資料來源與前置處理 22
顯示校準結果 25
第五章 實驗結果與討論 26
整體校準實驗 26
部分校準實驗 39
不同形式校準實驗 43
第六章 結論 47
參考文獻 49
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[10]C. R. Maurer, R. J. Maciunas and J. M. Fitzpatrick, “Registration of head CT images to physical space using a weighted combination of points and surfaces”, IEEE Trans. Medical Imaging, vol. 17, no. 5, October 1998.
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