本书主要介绍了与医学图像配准相关的基础知识及常用的配准算法。内容包括四大部分：第一部分（第1～5章）涉及医学图像配准的基础知识，阐述图像配准的原理、基本框架、分类，医学成像技术，图像配准算法的组成，插值方法及常用的图像配准开源平台；第二部分（第6、7章）介绍了基于相关性的医学图像配准方法和目前常用的Demons非刚体图像配准算法；第三部分（第8～10章）介绍了信息论测度在医学图像配准中的应用；第四部分（第11、12章）介绍了基于特征的医学图像配准方法。
本书可作为高等院校计算机、通信与信息系统、信号与信息处理等专业的研究生教材或参考书，也可作为医学图像分析、医学图像配准等领域的技术人员和研究人员的参考书。
第1章 绪论
1.1 图像配准技术概述
1.1.1 图像配准的定义
1.1.2 图像配准的基本框架
1.1.3 图像配准方法的分类
1.2 图像配准的意义
1.3 图像配准的应用领域
1.4 医学图像配准技术
1.4.1 医学图像配准的发展历史
1.4.2 医学图像配准的国内外研究现状及面临的问题
1.4.3 常用的医学图像配准方法
1.4.4 医学图像配准的评价
1.5 本书的结构与内容安排
参考文献
第2章 医学成像技术
2.1 引言
2.2 X射线成像
2.2.1 普通X射线成像
2.2.2 数字X射线成像
2.3 磁共振成像
2.4 计算机断层扫描成像
2.5 核医学成像
2.5.1 正电子放射断层成像
2.5.2 单光子发射计算机断层成像
2.6 医学超声成像
2.7 本章小结
参考文献
第3章 图像配准算法
3.1 引言
3.2 特征空间
3.2.1 点检测
3.2.2 线检测
3.2.3 霍夫变换
3.2.4 边缘检测
3.2.5 Harris角点
3.2.6 SIFT特征点
3.2.7 SURF特征点
3.3 搜索空间
3.3.1 刚体变换
3.3.2 仿射变换
3.3.3 投影变换
3.3.4 弯曲变换
3.4 相似性度量
3.4.1 差值平方和
3.4.2 绝对误差和
3.4.3 归一化互相关
3.4.4 相关比率
3.4.5 互信息测度
3.5 搜索策略
3.5.1 Powell优化算法
3.5.2 Simplex优化算法
3.5.3 共轭梯度法
3.5.4 拟牛顿法
3.5.5 随机梯度下降法
3.6 本章小结
参考文献
第4章 灰度插值方法
4.1 引言
4.2 最近邻插值
4.3 双线性插值
4.4 三次卷积插值
4.5 部分体积插值
4.5.1 部分体积估计
4.5.2 广义的部分体积估计
4.5.3 计算复杂度
4.6 本章小结
参考文献
第5章 医学图像配准的开源平台
5.1 引言
5.2 ITK研发平台
5.2.1 ITK的下载与安装
5.2.2 ITK的系统概述
5.2.3 ITK图像配准算法的实现
5.3 Elastix工具箱
5.3.1 Elastix简介
5.3.2 软件的特色
5.3.3 配准算法的组成
5.4 本章小结
参考文献
第6章 基于相关性的医学图像配准
6.1 引言
6.2 基于鲁棒相关系数的医学图像配准算法
6.2.1 相关系数估计
6.2.2 鲁棒的相关系数
6.3 基于相关比的医学图像配准算法
6.3.1 相关比
6.3.2 条件相关比
6.3.3 求导和优化
6.4 基于增强相关系数的医学图像配准算法
6.4.1 配准模型
6.4.2 增强的相关系数
6.4.3 模型的优化
6.5 实验结果与分析
6.6 本章小结
参考文献
第7章 基于Demons算法的非刚体医学图像配准
7.1 引言
7.2 Demons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
7.3 Active 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
7.5.2 Demons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JensenArimoto散度的医学图像配准
9.1 引言
9.2 Arimoto熵
9.3 Jensen-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
11.2.3 α詹森相异性度量
11.2.4 α几何算术平均散度
11.3 熵图的估计
11.3.1 最小生成树熵估计
11.3.2 基于最近邻图的熵估计
11.3.3 α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
11.4.4 α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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