医学图象有配准,尤其是多模态的医学图象准技术是一项难度较大的研究课题,得到了广大医学影响学影像学学者的广泛关注和研究,有着很高的理论研究价值和商业应用价值.该文首先介绍了多模态医学图象配准的基本理论、概念、分类方法、实施要点.然后结合实例对多模态医学图象的配准尤其是基于互信息的配准方法的发展历程和发展趋势作了详细的分析、介绍和评估.该文所介绍的多模态医学图象配准算法主要有：基于正交矩的配准、基于图象特征的配准和基于最大互信息的配准.后两种是我们介绍的重点.该文对多模态医学图象配准的分析,主要集中在配准测度和优化算法的设计方面.目前性能最好的多模态医学图象配准测试应该算互信息测度和图象几何特征测试.互信息测试最近发展包括规范化的互信息测试,与梯度信息相结合的互信息测试等;图象几何特征测试则包括脊和边缘.由于这两种方法各有优缺点,而且国外有关文献汗牛充栋,难于进一步改进,因此我们尝试将这两种方法加以结合,使用图象边缘构成的特征空间来计算互信息,同时使用多分辨的金字塔优化算法来搜索最优的配准变换,取得了较好的效果.该算法在避免局部极值和抗噪声干扰方面有较好的性能,同时也有较快的收敛速度和良好的健壮性.