文件名称:
基于改进单纯形优化方法的互信息多模态医学图像配准研究
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文件大小: 962kb
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上传时间: 2021-03-10
详细说明：由于不同的成像机制以及人体组织和结构的高度复杂性。 不同的模态医学图像提供非重叠的补充信息。 这对于多峰医学图像配准具有非常重要的意义。 图像配准是集成中要解决的问题的第一个也是关键部分。 当两个医学图像的空间位置相同时，可以实现配准。 对于两个CT和PET图像，采用主轴法实现粗配准。 修改后的单纯形算法用于使用互信息作为相似性度量来实现全局搜索。 初始配准参数是通过主轴获得的。根据测试结果，改进的单纯形法可以调整反射距离。 通过“反射”，“放大”，“收缩”或“整体收缩”方法对新的实验点进行逐步优化算法。 提出了一种基于改进单纯形优化方法的互信息配准方法，以提高医学图像配准的速度。结果表明，所提出的配准方法可以防止优化过程陷入局部极值，并在保持精度的同时提高了收敛速度。实现了具有不同分辨率的多峰图像的精确配准。
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