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基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准  
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【英文篇名】 A method for multimodality medical image registration based on particle swarm optimization
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【作者】 冯林; 张名举; 贺明峰; 戚正君; 滕弘飞;
【英文作者】 FENG Lin~(*1; 2); ZHANG Ming-ju~1; HE Ming-feng~(1; 3); QI Zheng-jun~1; TENG Hong-fei~2 ( 1.Inst. of Univ. Students′ Innovation; Dalian Univ. of Technol.; Dalian 116024; China; 2.School of Mech. Eng.; 3.Dept. of Appl. Math.; China );
【作者单位】 大连理工大学大学生创新院; 大连理工大学机械工程学院 辽宁大连 116024大连理工大学机械工程学院辽宁大连; 辽宁大连; 辽宁大连 116024大连理工大学应用数学系辽宁大连 116024;
【文献出处】 大连理工大学学报 , Journal of Dalian University of Technology, 编辑部邮箱 2004年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 医学图像; 图像配准; 轮廓特征点; PSO算法;
【英文关键词】 medical image; image registration; contour feature points; particle swarm optimization (PSO) algorithm;
【摘要】 提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法.首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数.该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点.
【英文摘要】 Multimodality medical image registration plays an important role in clinical diagnosis and therapy planning. A novel automatic registration method based on contour feature points and particle swarm optimization (PSO) is presented. Firstly, the images are pretreated by using rust and expansion operations, and the edges of images are detected by using region growth method; then an algorithm called subtractive is used to educe the contour feature points; the minimum value of the root-mean-square for the two fe...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(50275019); 教育部博士学科点专项科研基金资助项目(20010441005).
【更新日期】 2005-08-19
【分类号】 TP391.4
【正文快照】 0 引 言医学影像学的发展为临床诊断和治疗提供了有效的辅助手段.目前,医学成像模式可分为两类:解剖成像和功能成像.前者主要描述人体形态信息,后者主要描述人体代谢信息.基于各种原因,临床上通常要将同一病人的多种模式成像结果结合起来进行分析,以提高医学诊断和治疗水平,?

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