多模医学图像配准中智能优化算法的应用研究

发布时间：2019-06-05 11:43

【摘要】：多模图像配准一直是医学图像处理领域研究的热点,而智能优化算法是影响配准算法性能的一个关键因素,很少有学者对常用智能优化算法的特性进行深入的分析。文章以二维CT和PET图像为数据源,互信息为测度函数,分别对禁忌搜索、模拟退火、遗传、进化规划、粒子群以及蚁群等六种智能优化算法进行了实验,具体从配准误差、算法耗时和收敛速度对优化算法的性能进行定量评估,并综合评价它们的优缺点。实验结果表明:文章研究对多模医学图像配准中的优化算法的选择具有较好的参考价值。
[Abstract]:Multi-mode image registration has always been a hot topic in the field of medical image processing, and intelligent optimization algorithm is a key factor affecting the performance of registration algorithm. Few scholars have deeply analyzed the characteristics of common intelligent optimization algorithms. In this paper, six intelligent optimization algorithms, such as Tabu search, simulated annealing, heredity, evolutionary programming, particle swarm optimization and ant colony, are tested by using two-dimensional CT and PET images as data sources and mutual information as measure functions, respectively. The performance of the optimization algorithm is quantitatively evaluated by the time consuming and convergence speed of the algorithm, and their advantages and disadvantages are comprehensively evaluated. The experimental results show that the research in this paper has a good reference value for the selection of optimization algorithm in multi-mode medical image registration.
【作者单位】： 中国科学院大学苏州生物医学工程技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(编号:61201117,61301042) 中国科学院青年创新促进会(编号:2014281) 江苏省自然基金项目(编号:BK20151232) 苏州市科技计划项目(编号:ZXY2013001)资助
【分类号】：TP391.41;TP18

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本文编号：2493504