一種自適應切空間的MRI圖像配準算法
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微分同胚是一種光滑可逆的變換，在MRI圖像配準中可以保證圖像形變后的拓撲結構保持不變，同時避免出現不合理的物理現象。為了在空間變換中獲得更合理的同胚映射，高維空間中數據的非線性結構被考慮，基于流形學習方法提出一種自適應切空間的MRI圖像配準算法。首先，把MRI數據構造成對稱正定（SPD）的協方差矩陣，然后形成李群；接著，利用樣本點鄰域的局部切空間來表示李群的幾何結構的非線性；接下來，在流形上用自適應鄰域選擇的方法形成的線性子空間去逼近局部切空間，提高切空間的局部線性化程度，從而最大限度地保留流形的局部非線性結構，得到最優(yōu)的同胚映射。仿真數據和臨床數據的實驗結果顯示，與傳統的非參數微分同胚配準算法相比，該算法在高維稠密形變場上獲得更高的拓撲保持度，最終提高圖像配準精度。
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