基于一种改进的Powell算法和互信息的医学图像配准方法

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改进的二阶互信息医学图像配准算法的研究

改进的二阶互信息医学图像配准算法的研究摘要：针对人脑的二维图像设计了一种改进的遗传算法和二阶互信息相结合的医学图像配准算法，采用互信息配准模型，以图像的灰度统计信息为配准依据，采用改进的遗传算法搜索图像的最优变换参数，并比较一阶互信息配准与改进的二阶互信息配准两种算法，实验表明改进的二阶互信息配准方法具有较高的配准精度和稳定性。

关键词：图像配准；遗传算法；一阶互信息；二阶互信息0 引言随着配准技术的发展，医学图像配准在医学图像处理中的地位日益重要，它是众多医学图像应用中不可或缺的一个步骤。

而将互信息应用于图像配准自首次提出来后便得到了广泛的关注，经过几十年的发展，在一些地方已经投入了临床使用。

虽然在大多数情况下，采用互信息配准技术可以得到较好的配准结果，但它并不是一种完美无缺的方法，在准确性、鲁棒性、速度等方面都还有待改进，这是因为互信息函数值并不是分布较好的凸函数，存在着较多的局部极值。

基于此，本论文尝试对互信息进行一些有效的改进，在一阶互信息的基础上，致力于对二阶互信息图像配准的创新研究，以达到较好的配准结果。

在优化算法上，采用遗传算法，这是一种借鉴生物界自然选择和遗传机制的高效的随机搜索算法，由于具有很好的鲁棒性和隐含并行性，使得它能够有效地进行全局搜索，从而可以克服局部极值，获得全局最优解。

但是，采用简单遗传算法对问题进行优化搜索时，大量适应度低的淘汰过程，以及二进制编码和解码都减缓了算法的搜索速度，而某一代种群中个体适应度差别不大时会减小搜索区域使搜索落入局部最优解而过早收敛。

针对简单遗传算法的这些缺陷，本文对传统的遗传算法进行了改进，以提高配准的速度，克服早熟。

1 互信息1.1 一阶互信息熵是用来测量一个信息源所包含信息量的测度。

图像的一阶熵是基于图像的每一个像素点的灰度概率分布得到的，其计算公式如下：H(A)=- ∑xP\-A(i)log\-AP(i)(1)联合熵则是A和B相关性的统计量。

基于混合优化算法的医学图像配准方法

基于混合优化算法的医学图像配准方法别术林;刘杰;唐子淑;邱禧荷【摘要】Image registration algorithm based on mutual information has high complexity and low speed.To solve the problem , a new image registration method based on improved genetic algorithm and Powell algorithm is proposed in this paper .Considering the shortages of the standard genetic algorithm , such as prematurity and slow convergence that may result in mismatching , in this paper , we improve the crossover operation of the genetic operations .At the same time , we combine the improved genetic algorithm and Powell algorithm.The method makes full use of the global search capability of genetic algorithm and the local search capability of Powell pared with Powell algorithm and the traditional genetic algorithm , this algorithm we proposed can effectively improve the image registration velocity and noise immunity .%基于互信息的图像配准算法计算复杂度高，配准速度慢。

基于互信息的医学图像配准中的优化算法的改进

ＩＮ０－３４ＳＳ１０９０４
Ｅ－ｍａｌｅｆＣＣ．ｅ．ｎｉ：ｄｕ＠ＣＣｎｔｃ
Ｃｍｐｔｒｎｗｅｇｎｅｈｏｏｙ电脑知识与技术ｏｕｅｏｌｄｅａｄＴｃｎｌＫｇ
Ｖｏ．，．６Ｊｎ０１．１８Ｎｏ１，ｕｅ２２
摘要：究了基于互信息测度的医学图像配准方法，出了一种优化算法的改进。目的旨在于解决配准的精度和在基于互信息配研提准过程中的效率问题。提出的优化算法是将拟牛顿方法运用于多模医学图像配准中。实验结果说明这种改进的方法能有效提高
配准的精度和效率问题，并得到好的实验效果。
Ｕｎｖｒｔ，ａｇｈｕ５００，ｉａｉｅｉＧｕｎｚｏ１０６Ｃｈｎ）ｓｙ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈｓｐｐｒｐｅｅｔａｎｖｌＯｐｉｚｄｍｅｈｄｆｒｍｅｉａａｅｒｇｓａｉｎｔｅｐ印ｏｅｉｔｏｖｒｂｅ，ｉｈａｅｔｅｉａｅｒｓｎｓｏｅｔｍｉｅｔｏｏｄｃｌｍｇｅｉｒｔ，ｈｕｓｓｏｓｌｅｐｏｌｍｓｗｈｃｒｈｉｔｏ
１熵与互信息．１
熵是信息论中的一个概念，是系统复杂性和不确定性的测度。香农在１４年提出了熵的概念，以度量通信过程中心信息源９８用
ｗｈｃｅｅｐｒｃｉｎｏｒｇ￣ｉｎｃｎｓｌｅｒｂｅｏｈｇａｕａｏ，ｎｈｅｅｏｄｅｅｔｉｄｖｌｓｅｉｏｆｅｓｏ，ａｖｔｏｌｈｏｐｓｉｏｅｈｐｍｆｕｅｃｃｌｉｎａｄｃｉｏｃ．ｌｔａｖｇｆｓ

基于互信息的医学图像配准中的优化算法

但遗传算法存在着明显的缺点，在经常实验的传统遗传算法的进化即从医学图像配准（ｅｉａｉｇｅｉｒｔｎ与图像融合技术是近年过程中，交叉算子产生新染色体的能力和种群的多样性不断降低，ｍｄｃｌｍａｅｒｇｔｉ）ｓａｏ出现 “ 早收敛 ” 过问题。文献［用一种改进的自适８１采来在医学图像处理领域中的热门研究方向之一。图像配准是图像融合而容易陷入早熟，对很过和进行多模态图像分析的基本问题。近年来，学图像配准技术有了应遗传算法，医学图像进行配准，好的克服了遗传算法 “ 早收医
能够记住搜索过程中遇到的最好结果，当退火结束时，将所得最终解ＩＡ，＝Ａ）日（一Ａ，＝（Ｂ）日（＋Ｂ）Ｈ（Ｂ）日Ｔ在医学图像配准中．虽然两幅图像可能来自不同的成像设备，但与记忆器中的解比较并取较优者作为最后结果。并用该法对Ｃ和
新的进展，大互信息法是目前应用较多的一种方法，配准精度一敛 ” 问题，得了良好的效果最其的取３４模拟退火法简称Ｓ法，受到固体退火过程的启发而提出，Ａ是般高于基于分割的方法，由于该方法不需要对图像做分割、征处理特等预处理，乎可以用于任何不同模式图像的配准．具有较强的鲁的一种全局优化方法，拟退火算法在某一初温下，用具有概率突几并模利ｔｏｉｏｓ伴棒性。但是最大互信息的计算涉及大量的浮点运算，配准过程复杂跳特性的Ｍｅｒｐｌ抽样策略在解空间中进行随机搜索，随温度的其

改进的人工鱼群算法和Powell法结合的医学图像配准

Ｒｅｉｔａｉｎｏｕｔ－ｓｌｔｏｅｃｍａｅｉｇａＭｏｉｅｔｆｃａｇｓｒｔｏｆＭｌｉＲｅｏｕｉｎＭｄｉＩｇＵｓｎｄｆｄＡｒｉｉｌａｌｓｉｉＦｉｈ— ｗａｍｇｒｔｍｍｂｎｅｔｗｅｌＳＭｅｈｄｓＳｒＡｌｏｉｈＣｏｉｄｗｉｈＰｏｌ’ ｔｏ
息和归一化局部能量加权匹配度，用多分辨率策略采用ＨＰ插值，利Ｖ并采用改进的人工鱼群算法
结合Ｐｗｅｌ法完成医学图像的配准．用改进的人工鱼群算法在图像的最低分辨率上进行全局ｏｌ算采
优化，以全局最优值为初始值，结合Ｐｗｅ１法完成图像配准．不仅基本解决了互信息函数和ｏｌ算这Ｐｗｅｌ法的局部极值问题，减少了数据的处理量，快了配准速度．ｏｌ算还加实验结果表明，中算法文
ｉｆｍｕｕｌｉｆｒａｉｎｂｓｄｉｇｅｉｔａｉｎＦｚｙｗｅｇｔｄｎｒｌｅｕｕｌｎｏｍａｍａｏｔａｎｏｍｔｏ－ａｅｍａｅｒｇｓｒｔ．ｕｚｉｈｅｏｍａｉｄｍｔａｆｒ — ｏｚｉｔｏｎｏｍａｉｅａｔａｎｒｙｗｅｇｔｄｍａｃｉｇａｅｐｏｏｅｓｎｗｉｌｒｔｅｓｒｓｉｎａｄｎｒｌｄｐｒｉｌｅｅｇ－ｉｈｅｔｈｎｒｒｐｓｄａｅｓｍｉｉｙｍａｕｅ，ｚａｍｕｔ—ｅｏｕｉｎｓｒｔｇｎＰｉｔｒｏａｉｎａｅｕｅｌｉｓｌｔｏｔａｅｙａｄＨＶｎｅｐｌｔｒｓｄ，ａｄｇｏａｐｉｉａｉｎｉｐｒｏｍｅｒｏｎｌｂｌｏｔｚｔｓｅｆｒｄｍｏｗｉｈｒｐｓｄｒｇｓｒｔｎａｇｒｔｍ．Ｅｘｅｉｎａｅｕｔｎｏａｉｏｓｗｉｏｅｅｉｔｔｔｅｐｏｏｅｅｉｔａｉｌｏｉｈｏｈｐｒｍｅｔｌｓｌｓａｄｃｍｐｒｓｎｔｓｍｘｓ— ｒｈｉｇｒｇｓｒｔｎｍｅｈｄｎｍｕｔ— ｄｄｃｌｉａｅｒｇｓｒｔｎｓｏｔａｈｒｐｓｄａｇ — ｎｅｉｔａｉｔｏｓｉｌｉｏ — ｍｏｅｍｅｉａｍｇｅｉｔａｉｈｗｈｔｔｅｐｏｏｅｌｏ— ｏ

一种基于混合优化算法的医学图像配准方法

Ｋｙｗｒｓｅｏｄ：ＭＭ（ａｉｉｄｍｔａｉｏｔｎ；ｍｇｇｔｔｎＰＯ；ｒｓｖｒｃａｓＩｍｘｚｕｕｌｎｒｉ）ｉａｅｅｉｒｉ；Ｓｃｓｏｅ；ｈｏｍｅｆｍａｏｒｓａｏｏ
医学图像配准是２Ｏ世纪９０年代才发展起来的医学图像
还有一个速度决定它们飞翔的方向和距离，然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中进行飞行搜索。粒子群优化算法初始化一群随机粒子（随机解）然后通过进化（，迭代）找到最
的融合是必不可少的，而配准是融合的前提。多模医学图像配
Ｘ ’ｎ７０２，Ｃｉａｉａ１１９ｈｎ）
ＡｓａｔｈｓａｅｒｐｓｄａｐｒａｈｏｕｉｏａｍｄｃｌｍｇｓｅｉｒｉａｅｎＣＳ（ｈｏａｉｅｓａ／ｂｔｃ：ＴｉｐｐｒｏｏｅｎａｐｏｃｆｈｍｄｌｅｉａｅｇｔｔｎｂｓｄｏＰＯｃａｓｒｃｌｌｒｐｍａｉｒｓａｏｐｔｌｗ３ｏｔｉｔｎｌｒｈｐｏｅｙＧ（ｅｅｃａｏｔｍ）ＡｄａｐｅＭＩｏｔｇｔｔｎＴｅｍｔｏａｎｄｐｍｚｉ）ａｏｉｍｉｒｄｂＡｇｎｔｇｒｈ．ｎｌｄＭｅｒｉｒｉ．ｅｄｈｄｍａｙ — ｉａｏｇｔｍｖｉｌｉｐｉｔｈｅｓａｏｈｈａ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．８０５ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０００．９ｓ

基于互信息的医学图像匹配中的改进插值算法

一

般都定位在单一的传统插值算法，由于传统的插值算法存在插值精度低或插值速度慢的缺点，提出了一种基于像素点的
亮度绝对误差的图像插值算法，插值算法结合了近邻插值算法和双三次插值算法的优点，提高了配准的速度和精确度。通过对头部图像进行配准实验，验证了插值方法的有效性。关键词：互信息；插值算法；像素点亮度
第２卷第７７期
文章编号：０６—９４（０００１０３８２１）７—０９０１４— ４
计
算
机
仿
真
２０月０年７１
基于互信息的医学图像匹配中的改进插值算法
刘喜平，龚晓彦，希娟郭
（山大学，燕河北秦皇岛０６０６０４）摘要：基于互信息的配准方法是医学图像配准领域的重要方法，具有鲁棒性，精度高等优点，已成为医学图像处理领域的热点。在计算两个图像之间的互信息时，了图像配准精度，为图像的像素点经过空间变换需要进行插值，目前采用的插值方法
ｌｏｉｈｃｍｂｎｓｔｅａａｔｇｓｏｅｒｓｅｉｈｏｎｅｌｔｏｏｉｈａｄｂａｇｒｔｍｏｉｅｈｄｖｎａｅｆｎａｅｔｎｇｂｒｉｔｒｏａｉｎａｇｒｔｍｎｉ— ｃｂｉｉｔｒｌｔｏｇｒｔ，ｐｌｕｃｎｅｐｏａｉｎａｏｈｍｌｉ
Ｗｈｎｃｃａｉｇｔｅｍｕｔａｎｏａｉｎｂｔｅｗｏｉａｅｅａｕｌｔｎｈｌｕｉｒｔｏｅｗｅｎｔｍｇｓ，ｔｅｉｇｘｌｐｉｓｎｅｎｅｐｏａｉｎｉｐｃｒｎ — ｌｆｍｈｍａｅｐｉｅｏｎｔｅｄｉｔｒｌｔｎｓａｅｔａｓｏ

医学影像处理中的图像配准算法实现技巧

医学影像处理中的图像配准算法实现技巧医学影像处理在现代医学诊断中起着至关重要的作用。

而图像配准作为其中重要的一环，是将不同影像之间进行准确的位置、尺度和方向的对齐，以实现医学影像的比较、融合和分析。

本文将介绍医学影像处理中的图像配准算法实现技巧。

一、图像配准概述图像配准是指将一组图像中的目标物体进行精确定位和对齐。

医学影像处理中的图像配准旨在准确地比较不同时间点或不同影像模态的医学图像，以便更好地追踪疾病的进展和评估治疗效果。

二、图像配准的算法医学影像图像配准的算法可以分为以下几类：1. 特征点匹配算法特征点匹配算法是一种常用的图像配准方法。

该方法通过检测图像中的特征点，并找到这些特征点之间的对应关系，从而实现图像的对齐。

常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。

首先，算法会在图像中提取特征点，并计算每个特征点的描述子。

然后，通过计算特征点描述子之间的相似度，找到最佳匹配。

最后，通过对特征点的位置进行配准，实现图像的对齐。

2. 基于互信息的配准算法互信息是一种常用的图像配准衡量指标，用于评估两幅图像的相似性。

基于互信息的配准算法主要包括归一化互信息（NMI）和互信息标准差（MIS）等。

该方法通过计算图像中的灰度直方图，并结合互信息来衡量两幅图像的相似度。

然后，通过优化配准变换参数，使得互信息最大化，实现图像的配准。

3. 基于变形场的配准算法基于变形场的配准算法利用变形场来描述图像的形变情况，并通过优化变形场来实现图像的对齐。

典型的基于变形场的配准算法有Thin-Plate Spline（TPS）和B-spline等。

该方法首先计算图像的像素点之间的位移，然后通过插值方法生成变形场。

最后，通过优化变形场的参数，实现图像的对齐。

三、图像配准的应用图像配准在医学影像处理中广泛应用于以下领域：1. 临床诊断医学影像图像配准可以提供医生在不同时间点或不同影像模态下进行疾病比较和评估的依据。

例如，在肿瘤的持续监测中，医学影像配准可以实现不同时间点下肿瘤的精确测量和比较。

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ｐｅｎｄｅｎｔｏｆｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒ，ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｓｅａｓｙｔｏｆａｌｌｉｎｔｏｌｏｃｌａｏｐｉｔｍｕｍ，ｍａｋ－ｉｎｇｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｌａｒｇｅｌｙｄｅｐｅｎｄｓｏｎｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｖａｌｕｅｗｉｌｌｇｅｔｈｅｔｗｒｏｎｇｒｅｇｉｓｒｔａｉｔｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｈｕｔｓａｆｅｃｔｉｎｇｔｈｅ
ｌｉａｇｎｍｅｎｔｅｆｆｅｃｔ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｎ／１ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）ｔｏｓｔｒｉｋｅａＰｏｗｅｌｌａｌｇｏｉｒｔｈｍｔｈｅｉｎｉｔｉｌａｖｌｕａｅｔｅｓｔ－
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＰｏｗｅＨａｌｇｏｉｒｔｈｍ；ＰＳＯ；ｍｕｔｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ
一
个完整的医学图像融合系统应包括图像采集及预处理、
１基于互信息的配准方法
ＬＩＵＬｉｎ，ＨＵＡＮＧＹｉｎｇ，ＨＥＺｈｅｎ－ｈｕａ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｃｈｉｎａ）
ｃｏｍｐａｉｒｓｏｎｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｆｕｎｃｔｉｏｎｔｏｍｏｖｅｈｅｔｉｔｅｒａｔｉｏｎｐｏｉｎｔｃａｎｂｅｏｂｔａｉｎｅｄｅｘｔｒｅｍｕｍ．ＢｕｔＰｏｗｅｌｌａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｓｇｒｅａｔｌｙｄｅ —
极值。但Ｐｏｗｅｌｌ算法对参数的初始值有很大的依赖性，在图像配准的优化过程中易陷入局部最优，使得优化结果很大程度上依赖于初始值，会得到错误的配准参数，从而影响配准效果。为解决这一问题，使用粒子群优化算法（ＰＳＯ）求取Ｐｏｗｅｌｌ算法的初始值。经检验，此方法克服了Ｐｏｗｅｌｌ算法的缺点，大大提高了配准精度。
ｉｎｇｓｈｏｗ，ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｏｖｅｒｃｏｍｅｓｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｔｈｅＰｏｗｅｌｌｌｇａｏｉｒｔｈｍ，ｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．
１．１空间几何变化
图像的空间配准、融合图像的创建、信息综合显示和提取等基本步骤。其中医学图像配准算法是研究的关键。图Байду номын сангаас配准是指对一幅图像进行一定的几何变换映射到另一幅图像中，使得两幅图像中的相关点达到空间上的一致。医学图像配准
电脑编程技巧与维护
基于１种改进的Ｐｏｗｅｌｌ算法和互信息的医学图像配准方法
刘林。黄英，贺振华
（广东工业大学自动化学院，广州５１０００６）
摘
要：Ｐｏｗｅ１１是一种直接法，不用计算目标函数的梯度，仅通过比较目标函数的数值大小来移动迭代点就可求出
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｏｗｅｌｌｉｓａｄｉｒｅｃｔｍｅｔｈｏｄ。ｄｏｎｏｔｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｇｒａｄｉｅｎｔｏｆｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｎｌｙｂｙｔｈｅｍａｇｎｉｔｕｄｅｏｆｔｈｅ
关键词：Ｐｏｗｅｌｌ算法；ＰＳＯ；互信息；配准
ＭｅｄｉｃａｌＩｍａｇｅＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎａｎＩｍｐｒｏｖｅｄＰｏｗｅｌｌＡｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄＭｕｔｕａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ