1 西北大学 信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
2 北京师范大学 信息科学与技术学院, 北京 100875
提出了颅骨特征点的全自动标定方法，该方法利用分区统计可变模型及模型相似性匹配的方法来标定颅骨特征点。首先，对颅骨分区样本进行统计建模；利用统计模型的形变控制生成基准模型和生成模型，并建立基准模型和生成模型间的映射关系。然后，定义了模型之间相似性。最后，利用模型相似度和映射关系，间接得到待测模型的特征点。实验结果表明：该方法定位眼眶模型特征点的位置平均误差值为3.232 5 pixel；当距离阈值为10 pixel（模型大小的3%）时，有90%的特征点的位置准确率达到100%。与现有方法相比，本文方法标定的颅骨特征点的准确度和精确度都更高，并且可以标定颅骨模型平滑区域的特征点。
医学图像 特征点标定 统计可变形模型 相似性匹配 medical image feature point extraction statistical deformable model similarity matching
