改进的差分搜索算法的医学图像配准

摘要：

基于互信息的医学图像配准具有精度高、鲁棒性强等特点,但互信息存在一定的局部极值,加上面对噪声图像时曲线往往不平滑,给优化过程带来了很大的困难.针对此问题,提出一种改进的差分搜索算法(modified differential search algorithm,MDSA),对交叉累计剩余熵(cross cumulative residual entropy,CCRE)进行寻优.该MDSA对原始差分搜索算法模型的搜索范围和迭代条件进行了改进,使得寻优过程更加稳定、高效.改进后的MDSA具有控制参数简单,不依赖于初始点选择,合理的搜索方向和边界控制策略等优势,有着优秀的全局和局部寻优能力.将该方法应用于医学图像刚体配准,结果证明MDSA相比差分搜索算法,能够有效地克服互信息函数存在的局部极值,提高了配准的成功率,具有较高的配准精度和较快的配准速度.

关键词：医学图像配准、差分搜索算法、交叉累计剩余熵、智能计算

所属期刊栏目：13

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：446-456