【摘 要】
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医学图像配准是医学图像分析的基本课题，在病灶定位、放射治疗计划、指导神经手术以及检查治疗效果上有着重要的应用价值，其目的是帮助医生提高诊断、监护和治疗水平。而多
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医学图像配准是医学图像分析的基本课题，在病灶定位、放射治疗计划、指导神经手术以及检查治疗效果上有着重要的应用价值，其目的是帮助医生提高诊断、监护和治疗水平。而多模态医学图像配准问题是目前的一个热点问题，国内外有大量的研究者正在进行这方面的研究。
本文对医学图像配准的有关背景、原理及分类作了综述；具体阐述了配准过程中的配准方法、变换以及优化策略。在PIU方法的基础上引入本文提出的一种新的基于灰度的多模态图像配准方法：即利用正向反向变换和稳健估计来降低图像噪声的影响。实验结果表明，新方法较PIU方法有更好的稳健性和精确性，可与最大互信息法相比拟。
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