改进粒子群算法与多分辨率结合的医学图像配准
本文关键词：改进粒子群算法与多分辨率结合的医学图像配准 出处：《小型微型计算机系统》2017年11期 论文类型：期刊论文
【摘要】：基于粒子群算法和以互信息为测度函数的医学图像配准方法拥有准确度高,健壮性强的优点,然而也会有局部收敛等不足.为了解决这些不足,将自我调节策略引入粒子群算法后与多分辨率相结合的方法用于图像配准.首先使用小波变换将源图像处理成不同分辨率图像,再使用改进粒子群算法完成寻优过程,然后将在上层寻优获得的参数作为下层粒子种群中的初始参数,逐层配准,最后实现源图像的精确配准.通过实验发现,本文方法能极大程度降低陷入局部收敛的可能性,健壮性更强,配准结果精确程度可以达到亚像素级.
[Abstract]:Particle swarm optimization (PSO) and medical image registration based on mutual information as measure functions have the advantages of high accuracy and robustness, however, there are some shortcomings such as local convergence. The self-adjusting strategy is introduced into particle swarm optimization algorithm and combined with multi-resolution method. Firstly, wavelet transform is used to process the source image into different resolution images. Then the improved particle swarm optimization algorithm is used to complete the optimization process, and then the parameters obtained in the upper layer are regarded as the initial parameters in the lower particle population. Finally, the accurate registration of the source image is realized. This method can greatly reduce the possibility of falling into local convergence, and is more robust, and the accuracy of registration results can reach sub-pixel level.
【作者单位】： 江苏大学计算机科学与通信工程学院;吉林师范大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61402204,61572239)资助 江苏省自然科学基金项目(BK20130529)资助
【分类号】：TP18;TP391.41
【正文快照】： 1引言随着现代医疗设备的不断更新,不同设备能获取患者病变部位不同的图像信息[1].在做诊断的时候,经常要将同一患者的不同检索结果的医学图像综合处理,以提高医学诊断和治疗的正确率.尤其对于成像原理不同的医学图像[2],各种参数的不一致使得在对不同模态图像融合前,要使得图
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，本文编号：1425392
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