基于遗传算法的医学图像配准方法改进.pdf

《基于遗传算法的医学图像配准方法改进.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、基于遗传算法的医学图像配准方法改进刘海玲，等基于遗传算法的医学图像配准方法改进刘海玲，裴连群(齐鲁医药学院山东淄博，255213)摘要：针对医学图像配准问题，提出了一种改进的混合算法。基于普通Poweu算法，在其中加入遗传算法进行改进，利用遗传算法全局搜索能力好的特点对Powell算法进行优化。并通过实验论证，证明了使得其配准精度和速度均得到了提高，从而验证了本算法的有效性。关键词：图像配准；图像融合；PoweU算法中图分类号：TP391文献标识码：ADOI编码：10．14016／j．cnki．1001—9227．2

2、叭6．09．218Abstract：rI'}lispaperaimedatpmblemofMedicalImaging—imagere百stration．Basedonno珊alPowellalgorithm，addedgeneticalgorithmtoimproveit．Thenwepmposeanewhybddalgorithm，increasingitsregistrationaccumcyandspeed．At1asedemonstratedbyexpe打mentstoprovethee饪宅ctiVenes

3、softhealgorit}lIn．Keywords：ImageRegistmtion；ImageFusion；Powellalgo“thmO引言由于医学影像学可在临床诊断中为医疗工作提供多模态的医学图像而被广泛应用。但现有的成像技术仍有易受噪声干扰、分辨率低、实时性差等局限，为了详细掌握病人病变部位的具体情况，就必须利用不同成像技术的优势，借助于计算机图像处理技术，使不同的图像进行融合，得到更为全面的信息，从而做出正确的诊断并给定治疗方案‘1。4。。图像配准技术作为现代医学影像学的一项关键技术，已越来越多的应用到医

4、疗工作当中。医学图像配准通过寻找空间变换，使两幅图像中的关键点达到医生所要求的解剖结构上的一致。5“J，所以配准的优劣将直接影响到图像融合的质量，从而影响到医生对医疗工作的决策。而图像配准算法又是直接影响配准效果的关键因素一1。医学图像配准的算法众多，按配准的过程可分为基于特征点的图像配准和基于灰度的图像配准¨⋯，虽然基于灰度的配准方法能较好的解决因图像平移、缩放、旋转所带来的配准难题，但其配准结果的准确性对特征点的精确性依赖较高，所以在实际操作中还是更多的应用基于特征点的配准方法⋯。。现主要的图像配准算法有单纯形法

5、最速下降法，共辄梯度法等等，而这些算法在实际临床应用中虽然相应速度较快并且易于实现，可以给出良好的特性，但是配准精度较差，并且可能会忽略掉特征点。本文针对上述医学图像配准算法进行改进，基于PoweⅡ算法，并将遗传算法加入到其中进行改进，阐明了此方法的高效性以及准确性。最终，通过一系列的实验对此改进后的算法进行验证，达到了令人满意的效果。1基于Powell算法的图像配准医学图像配准基本可以归为n维极值问题，对于此问题，采用Powell算法进行图像配准，基本步骤是(1)沿着n个坐标方向求出极大值，首先通过n次搜索后便可得

6、到n个共轭方向；(2)继续沿着这n个共轭方向求极大值，通过极大值计算出最大值。其图像处理流程如图1所示。收稿日期：2016—03—28作者简介：刘海玲(1980一)，女，山东淄博人，硕士，讲师，主要研究方向为计算机应用技术。·218·图1PoweU算法流程图l中判断T最优是基于误差最小原则进行的阈值判定，即设n次更新后误差值为e。，误差允许范围为8，要求：e。一e。I≤占(1)则T为最优情况，而更新T主要是依靠改变算法的搜索方向。2改进算法的图像准配2．1遗传算法遗传算法是由J．H．HoUand教授于20世纪60年代

7、提出的一种仿生型优化算法。该算法由于依赖性小，自适应性强等优点，在最优控制，人工神经网络等领域被广泛应用。其具有良好的全局搜索能力，但是其局部搜索最优解的能力较差‘12“3。2．2改进算法针对上述不足对P0well算法进行改进。将遗传算法加入Poweu算法当中。在配准的开始使用遗传算法进行全局搜索，找出最优解后，用最优解初始化Powell算法，并进行二次优化从而进行图像配准。其具体步骤如下。步骤1：产生规模为90的初始种群，并给定遗传系数100；步骤2：通过计算得出种群中每个个体的适应度值，本文中两幅图像的互信息即为

8、适应度值，通过前文算法中算出的误差越小，互信息越高，即适应度越高；步骤3：从当前种群中选择优良个体，作为父代进行繁殖；优良个体指在种群进化到一定程度之后仍然存活的个体，《自动化与仪器仪表》2016年第9期(总第203期)其中他们之间有着相同或者相近的基因片段；步骤4：对种群进行交叉配对；步骤5：按照变异率，采用对种群进行变异运算；即随机选中一个