医学图像配准的混合量子粒子群优化算法研究

基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强等特点,但互信息的配准函数存在局部极值,给配准的过程带来了很大的困难。针对此问题提出了以归一化互信息作为相似性测度,将具有较强全局搜索能力的量子粒子群优化（QPSO）算法用于求解低精度的配准参数,再利用具有较强局部搜索能力的Powell法获得高精度配准参数的方法,应用到医学图像的配准中。实验结果表明,提出的混合算法能够有效地克服互信息函数存在的局部极值和Powell方法存在的初始点依赖问题,提高了配准的成功率,具有较高的配准精度和较快的速度。     

QPSO算法和Powell法结合的多分辨率医学图像配准

图像配准一直是图像研究领域的热点话题,互信息的配准方法由于其精度高、鲁棒性强等特点,成为图像配准中的常用方法。但其目标函数存在局部极值问题。针对这个问题,提出一种量子行为的粒子群优化算法(QPSO)和Powell法相结合的多分辨率搜索优化算法。QPSO参数个数少,其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间,能保证算法的全局收敛,因此可以有效地解决Powell算法的缺点。该算法将量子行为的粒子群优化算法(QPSO)与Powell法结合起来对二维的MRI图像进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地克服互信息函数的局部极值问题,并提高了配准精度和速度。     

基于最大互信息和量子粒子群优化算法的医学图像配准研究*

研究了基于最大互信息的图像配准算法,在图像配准中引入了新的相似性测度,在分析具有量子行为的粒子群优化算法基础上,将量子粒子群算法作为优化策略用于图像配准并与Powell算法和PSO算法进行了仿真比较,对仿真结果进行了分析。     

基于分块互信息和量子粒子群算法的图像配准

多模图像的配准是图像融合等图像处理需要先行解决的问题.本文提出了一种基于分块互信息和量子粒子群的配准方法,在配准中利用分块互信息值为相似性测度,并用量子粒子群算法求解配准所需的空间变换参数.实验表明:该方法能够避免陷入局部极小值而且速度得到明显改善,其运用于多模图像配准,可以得到理想的效果.     

一种基于混合优化算法的医学图像配准方法

为了实现脑部多模医学图像配准,提出了一种基于混合优化算法的配准方法。该算法采用遗传算法中的杂交思想改进了混沌粒子群算法,并用最大互信息测度对脑部MRI及CT图像进行配准。该改进算法可有效地避免优化算子陷入局部极值,而且算法收敛快。实验结果证明了提出的基于遗传思想的改进混沌粒子群优化算法对多模医学图像配准具有有效性。     

基于QPSO算法的3D多模医学图像配准

基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强的特点。但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,给配准的优化过程带来了很大的困难。把量子行为的粒子群优化算法（QPSO）应用到了3D医学图像配准中。QPSO不仅参数个数少,其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间,因此能保证算法的全局收敛。实验结果表明,该算法能够有效地克服互信息函数的局部极值,大大提高了配准精度,与美国Vanderbilt 大学的“金标准”比较,达到了亚像素级的精度。     

基于量子行为粒子群优化算法的图像插值方法

传统图像插值方法简单,容易实现,但经过插值后的图像会增加一定的虚假内容,导致图像模糊。为提高插值图像的质量和图像的分辨率,提出一种基于量子行为粒子群优化（QPSO）算法的图像插值方法。该方法利用QPSO算法在以传统插值图像为基础形成的解空间中,寻找符合目标函数的最优高分辨率图像。实验证明,该方法实用、可行,且能得到质量较好的插值图像。     

粒子群优化的CNN互信息医学图像配准算法

图像配准首先要对原始图像的边缘进行提取。细胞神经网络(CNN)模板在边缘提取方面具有较好应用,但CNN模板参数采用估算方法得到,在处理边缘模糊的医学图像时检测精度不高。引入粒子群算法让模板参数通过自主学习进行优化,生成精确的CNN模板用于提取图像边缘。然后将边缘提取结果与原始图像进行几何转换和融合,并将融合图像与参考图像进行互信息相似性度量,为使互信息最大,再次利用粒子群算法参数优化。实验应用于医学图像,结果表明提出的配准算法在配准速度和精度上都有较大提高。     

基于量子粒子群算法的医学图像配准

医学图像配准是图像融合等图像处理需要先行解决的问题.首先用坎尼算子提取图像的边缘,再用K均值聚类算法进行聚类分析提取轮廓特征点,然后引入了带有量子行为的粒子群优化算法来求解配准所需的空间变换参数.实验结果表明,QPSO能够迅速地在全局范围内找到最优解,应用于多模态医学图像配准是可行的.     

基于归一化边缘互信息与自适应加速粒子群的图像配准方法

传统的归一化互信息配准方法未利用图像的空间信息,当图像中混有一定噪声时,会出现误配准。边缘是图像最基本的特征之一,为了改进归一化互信息方法,提高图像配准的精度,加快收敛速度,将图像的边缘信息与灰度信息自适应地结合,形成归一化边缘互信息测度(NCMI),提出一种基于加速因子的自适应加速粒子群优化算法(AAPSO)来优化基于NCMI测度的图像配准。AAPSO算法通过对解排序,将指定数量的劣解进行进化加速来引导粒子的飞行,并对自适应惯性权重公式加以改进,提高了算法的收敛性,防止早熟收敛并增加优化解的多样性,同时加入加速因子来提高收敛速度。实验结果表明,该方法配准精度高,速度快,具有较强的实用性。     

An improved quantum-behaved particle swarm optimization and its application to medical image registration

This paper investigates the quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) algorithm from the perspective of estimation of distribution algorithm (EDA) which reveals the reason of QPSO's superiority. A revised QPSO (RQPSO) technique with a novel iterative equation is also proposed. The modified technique is deduced from the distribution function of the sum of two random variables with exponential and normal distribution, respectively. We present a diversity-controlled RQPSO (DRQPSO) algorithm, which helps prevent the evolutionary algorithms’ tendency to be easily trapped into local optima as a result of rapid decline in diversity. Both the RQPSO and DRQPSO are tested on three benchmark functions, as well as in medical image registration for performance comparison with the particle swarm optimization and QPSO.     

粒子群与改进的鲍威尔算法相结合的多分辨率三维医学图像配准

为克服传统基于互信息的多模医学图像配准算法容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的多分辨率三维医学图像配准算法.该算法通过高斯滤波将三维医学图像进行多尺度化,形成多分辨率图像金字塔,以Mattes互信息作为配准框架的相似性测度.在图像金字塔的低分辨率层使用粒子群优化算法进行全局变换参数的搜索,然后以全局变换参数作为高分辨率层配准的初始参数,并以鲍威尔优化算法进行优化,完成最终的三维医学图像配准.实验结果表明,改进的算法不仅使待配准两幅图像空间位置对齐,而且较传统互信息算法提高了配准精度,鲁棒性更强,有效地解决了基于互信息的配准算法陷入局部最优的可能.     

医学图像配准的优化算法改进研究

在医学图像配准优化算法中通常采用Powell法,由于基本Powell法随迭代次数的增加,搜索方向容易趋于线性相关,为此提出了一种改进的Powell法,该算法随着迭代的增加,搜索方向的共轭程度逐渐增强可避免线性相关.将边缘检测与最大互信息相结合,提高原有算法的性能,较准确地完成图像配准任务.对提出的配准算法进行了Matlab仿真实验并对仿真结果做了分析.     

改进型文化粒子群在图像配准中的应用

设计了一种用于图像配准的优化算法.根据图像灰度和空间结构信息,构造一个基于最大化互信息的配准测度函数,结合一种适用于图像自动配准的文化粒子群优化(CIPSO)算法.新的配准算法在搜索空间上进行优化设置,将整个搜索空间分成群体空间、信念空间两组.群体空间的粒子不仅根据自己空间的个体最优和全局最优来优化自己,还与信念空间中的最优个体进行交互学习,加速粒子群的收敛速度,克服了图像配准中计算量过大、搜索速度慢等问题.实验表明,与现有的PSO配准算法相比,提出的算法具有较好的鲁棒性和配准精确率.     

改进混合策略的多分辨率3D医学图像配准

基于混合策略的多分辨率算法是当前3D医学图像刚体配准中普遍采用的方法,不过其仅仅是优化算法的混合。通过研究不同分辨率对一阶互信息（常称为互信息）和二阶互信息配准的影响,在二级多分辨率策略的配准中,各级采用相对更适合的相似性测度,提出了混合优化算法和混合测度的改进算法。实验表明,改进算法在配准精度上达到了亚体素级,且明显优于基于单一测度的算法,在配准速度上远远快于基于二阶互信息单一测度的算法,略慢于基于一阶互信息单一测度的算法。     

Multimodal medical image fusion using PCNN optimized by the QPSO algorithm

This paper proposed a method to fuse multimodal medical images using the adaptive pulse-coupled neural networks (PCNN), which was optimized by the quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) algorithm. In this fusion model, two source images, A and B, were first processed by the QPSO-PCNN model, respectively. Through the QPSO algorithm, the PCNN model could find the optimal parameters for the source images, A and B. To improve the efficiency and quality of QPSO, three evaluation criteria, image entropy (EN), average gradient (AG) and spatial frequency (SF) were selected as the hybrid fitness function. Then, the output of the fusion model was obtained by the judgment factor according to the firing maps of two source images, which maybe was the pixel value of the image A, or that of the image B, or the tradeoff value of them. Based on the output of the fusion model, the fused image was gained. Finally, we used five pairs of multimodal medical images as experimental data to test and verify the proposed method. Furthermore, the mutual information (MI), structural similarity (SSIM), image entropy (EN), etc. were used to judge the performances of different methods. The experimental results illustrated that the proposed method exhibited better performances.     

互信息医学图像配准研究与局部极值的克服

研究了基于互信息的三维医学图像配准,并克服了的局部极值问题。改进了互信息和归一化互信息的公式,减小了计算量：对Powell算法的方向替换策略进行矫正,最大限度地保持原搜索方向;采用预谩旋转量的方法有效解决了插值赝像局部极值问题。采用背景阚值策略,减小了互信息的计算区域,应用形态学方法,去除了PET图像的背景伪迹,使用了多分辨率策略,有效地提高了配准的速度。实验表明,用谊改进的算法进行三雏医学图像配准可以达到亚像素精度,且在速度上有了明显的提高。