吉林大学学报(信息科学版) ›› 2016, Vol. 34 ›› Issue (5): 703-708.

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基于混合优化算法的医学图像配准技术

王摇 雪 1 , 王秋爽 2   

  1. 1. 吉林农业科技学院 教育技术与信息中心, 吉林 吉林 132101; 2. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012
  • 收稿日期:2016-06-30 出版日期:2016-09-24 发布日期:2017-01-16
  • 通讯作者: 王秋爽(1978— ), 女, 长春人, 吉林大学副教授, 博士, 主要从事图像处理研究, (Tel)86-13944892377(E-mail)25501120@ qq. com。
  • 作者简介: 王雪(1982— ), 女, 吉林永吉人, 吉林农业科技学院助理研究员, 硕士, 主要从事图像处理研究, (Tel)86-15947989943(E-mail)wangxue_2016@ sohu. com。
  • 基金资助:
    吉林省自然科学基金资助项目(20150101055JC)

Optimization Medical Image Registration Based on Mixed Optimization Algorithm

WANG Xue 1 , WNAG Qiushuang 2   

  1. 1. Educational Technology and Information Center, Jilin Agricultural Science and Technology University, Jilin 132101, China;
    2. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
  • Received:2016-06-30 Online:2016-09-24 Published:2017-01-16

摘要: 在图像配准的优化算法中, 为避免使算法陷入局部最优的问题。 因此, 提出基于最大互信息和混合优化算法的医学图像配准算法, 利用模拟退火算法思想改进粒子群优化算法, 提高了全局寻优的能力, 能更好地跳出局部最优。 由实验结果可知, 该方法不仅具有较好的图像配准精度, 对椒盐噪声和高斯噪声也有较好的鲁棒性。

关键词: 互信息, 医学图像配准, 粒子群优化算法

Abstract: Medical image registration technique is floating medical image and the reality of physical space match point, which helps doctors to quickly find the lesion area. In the image registration optimization algorithm, if the optimal value is always the same, it will be obtained locally optimal solution. Therefore, we propose optimization algorithm based on mutual information and mixed medical image registration algorithm, and improves the ability of global optimization based on this technology. Experimental results show that it has better image registration accuracy, and has robustness on salt and pepper noise and Gaussian noise.

Key words:  medical image registration, mutual information, particle swarm optimization (PSO)

中图分类号: 

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