1、隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)高速發(fā)展，腦磁共振圖像在臨床醫(yī)學(xué)中得到了廣泛應(yīng)用。腦磁共振圖像具有無電離輻射、高度軟組織分辨能力等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)疾病的臨床診斷和治療，以及腦部手術(shù)的術(shù)前規(guī)劃都發(fā)揮著積極作用。因此對(duì)腦磁共振圖像的研究有很高的應(yīng)用價(jià)值。
　　本文針對(duì)腦磁共振圖像配準(zhǔn)做了一定理論研究與分析，提出將聚類思想引入圖像配準(zhǔn)算法中，實(shí)現(xiàn)提高算法效率及配準(zhǔn)精度。文中分析了基于角點(diǎn)特征的腦磁共振圖像配準(zhǔn)，探討了如何將聚類算法運(yùn)用其中，繼而提出了一種基于K均值

2、聚類和混合角點(diǎn)檢測(cè)的腦磁共振圖像配準(zhǔn)算法。實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明：本文提出的新方法可獲得較高的配準(zhǔn)精度以及較好的穩(wěn)定性，時(shí)間代價(jià)較傳統(tǒng)的基于角點(diǎn)特征的配準(zhǔn)算法明顯降低。此外，本文設(shè)計(jì)了腦磁共振圖像配準(zhǔn)算法演示系統(tǒng)，便于結(jié)合醫(yī)務(wù)需求對(duì)圖像處理性能做有效探討和改進(jìn)研究。
　　本文的研究工作主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
　?、傺芯苛嘶诨旌辖屈c(diǎn)檢測(cè)的圖像配準(zhǔn)算法性能，分析其在圖像配準(zhǔn)精確度和運(yùn)行效率上的不足，為后續(xù)腦磁共振圖像配準(zhǔn)算法的改進(jìn)

3、給出解決思路。
　　②將聚類算法運(yùn)用到角點(diǎn)匹配篩選過程中，提出基于K均值聚類和混合角點(diǎn)檢測(cè)的腦磁共振圖像配準(zhǔn)算法，在抑制冗余角點(diǎn)，減輕算法的計(jì)算負(fù)擔(dān)等方面做出改進(jìn)。對(duì)多幅腦磁共振圖像進(jìn)行相關(guān)的實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析，證明了本文提出的算法具有更高的配準(zhǔn)精度和穩(wěn)定性。
　?、垩芯坎⒅谱髁艘豢罨谂錅?zhǔn)算法的演示系統(tǒng)，對(duì)其制作過程和演示效果做了詳細(xì)分析。
　　本文結(jié)構(gòu)如下：第一章介紹了課題背景研究意義及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，概述了論文的研究?jī)?nèi)