腦CT圖像配準(zhǔn)中自適應(yīng)粒子群算法的應(yīng)用研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)是現(xiàn)代數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的圖像處理技術(shù)，在人體三維建模、多源醫(yī)學(xué)圖像融合、病灶特征檢測(cè)與提取等輔助診斷中占有重要的地位。腦部醫(yī)療診斷對(duì)精度有著很高的要求，而腦CT圖像配準(zhǔn)技術(shù)則是決定腦部診斷治療精度和速度的關(guān)鍵技術(shù)。
　　 目前主流的腦CT圖像配準(zhǔn)是以最大互信息為測(cè)度，配合高效、高精度的最優(yōu)化搜索算法來實(shí)現(xiàn)的。由于最大互信息計(jì)算量大，配準(zhǔn)速度慢，最優(yōu)化搜索算法的性能對(duì)配準(zhǔn)的效率和精度有非常大的影響。對(duì)于腦CT圖

2、像，結(jié)合腦部圖像的特點(diǎn)使用有針對(duì)性的高效最優(yōu)化搜索算法則是提高配準(zhǔn)的速度和精度的有效手段。
　　 粒子群(Particle Swarm Optimization)算法是近幾年新提出的收斂速度快，精度高的最優(yōu)化搜索算法。本文在實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)粒子群(APSO，Adaptive ParticleSwarm Optimization)算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)腦CT圖像配準(zhǔn)問題，研究了APSO算法初始種群數(shù)量和問題空間范圍的選取對(duì)算法搜索精度和速

3、度的影響。研究得出，APSO算法初始種群數(shù)量在[2，20]區(qū)間范圍內(nèi)變化時(shí)，其最優(yōu)解呈對(duì)數(shù)上升趨勢(shì)，而在[20，+∞]區(qū)間范圍內(nèi)收斂結(jié)果無(wú)明顯變化，其搜索時(shí)間在初始粒子數(shù)為[2，+∞]區(qū)間上呈指數(shù)上升趨勢(shì)。據(jù)此，可以在保持精度的前提下，通過動(dòng)態(tài)控制粒子群初始種群數(shù)量來提高配準(zhǔn)的速度。
　　 本文把APSO算法與最大互信息測(cè)度結(jié)合，應(yīng)用到了腦CT斷層序列圖像配準(zhǔn)校正中，并根據(jù)黑色像素的概率分布，提出了動(dòng)態(tài)控制APSO算法初始種群數(shù)