發(fā)布時間：2018-01-14 21:27

  本文關(guān)鍵詞：改進粒子群算法與多分辨率結(jié)合的醫(yī)學圖像配準　出處：《小型微型計算機系統(tǒng)》2017年11期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：基于粒子群算法和以互信息為測度函數(shù)的醫(yī)學圖像配準方法擁有準確度高,健壯性強的優(yōu)點,然而也會有局部收斂等不足.為了解決這些不足,將自我調(diào)節(jié)策略引入粒子群算法后與多分辨率相結(jié)合的方法用于圖像配準.首先使用小波變換將源圖像處理成不同分辨率圖像,再使用改進粒子群算法完成尋優(yōu)過程,然后將在上層尋優(yōu)獲得的參數(shù)作為下層粒子種群中的初始參數(shù),逐層配準,最后實現(xiàn)源圖像的精確配準.通過實驗發(fā)現(xiàn),本文方法能極大程度降低陷入局部收斂的可能性,健壯性更強,配準結(jié)果精確程度可以達到亞像素級.
[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.
【作者單位】： 江蘇大學計算機科學與通信工程學院;吉林師范大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61402204,61572239)資助 江蘇省自然科學基金項目(BK20130529)資助
【分類號】：TP18;TP391.41
【正文快照】： 1引言隨著現(xiàn)代醫(yī)療設備的不斷更新,不同設備能獲取患者病變部位不同的圖像信息[1].在做診斷的時候,經(jīng)常要將同一患者的不同檢索結(jié)果的醫(yī)學圖像綜合處理,以提高醫(yī)學診斷和治療的正確率.尤其對于成像原理不同的醫(yī)學圖像[2],各種參數(shù)的不一致使得在對不同模態(tài)圖像融合前,要使得圖

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9 裘意娜;李均利;金林鵬;;基于概率和引力優(yōu)化模型的醫(yī)學圖像配準[J];中國生物醫(yī)學工程學報;2010年03期

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2 劉紀紅;鄭全錄;李永旭;徐心和;;醫(yī)學圖像配準方法研究與實現(xiàn)[A];全面建設小康社會：中國科技工作者的歷史責任——中國科協(xié)2003年學術(shù)年會論文集（上）[C];2003年

3 謝鳳英;姜志國;;基于互相關(guān)的顯微醫(yī)學圖像配準[A];第九屆中國體視學與圖像分析學術(shù)會議論文集[C];2001年

4 汪善義;馬煜;汪源源;;結(jié)合SIFT和邊緣點集匹配的醫(yī)學圖像配準[A];中國儀器儀表學會第十三屆青年學術(shù)會議論文集[C];2011年

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6 蘇瑜;蘇敏;劉麗;;DIRECT算法在醫(yī)學圖像配準中的應用[A];2007年中國智能自動化會議論文集[C];2007年

7 朱童;李小凡;魯明文;;位置加權(quán)的改進粒子群算法[A];中國科學院地質(zhì)與地球物理研究所第11屆（2011年度）學術(shù)年會論文集(上)[C];2012年

8 陳龍祥;蔡國平;;基于粒子群算法的時滯動力學系統(tǒng)的時滯辨識[A];第十二屆全國非線性振動暨第九屆全國非線性動力學和運動穩(wěn)定性學術(shù)會議論文集[C];2009年

9 于穎;李永生;於孝春;;新型離散粒子群算法在波紋管優(yōu)化設計中的應用[A];第十一屆全國膨脹節(jié)學術(shù)會議膨脹節(jié)設計、制造和應用技術(shù)論文選集[C];2010年

10 劉卓倩;顧幸生;;一種基于信息熵的改進粒子群算法[A];系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用（第7卷）——'2005系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用學術(shù)交流會論文選編[C];2005年

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10 朱崢嶸;基于ITK的醫(yī)學圖像配準系統(tǒng)平臺設計與應用[D];湖南大學;2016年

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本文編號：1425392