论文研究-基于IPSO算法的医学图像配准.pdf

所需积分/C币:10 2019-09-12 02:15:03 1.47MB .PDF
12
收藏 收藏
举报

医学图像配准是医学图像分析诊断的基础,也是图像融合等图像处理需要先行解决的问题。首先用Canny算子提取图像的边缘,再用K-Means聚类算法进行聚类分析提取轮廓特征点,然后提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法来求解配准所需的空间变换参数。实验结果表明:改进PSO能够迅速地在全局范围内找到最优解,应用于多模态医学图像配准是可行的。
谢景权,须文波,孙俊:基于IPSO算法的医学图像配准 2007,43(32)239 D}=(vn,a,…,tu):粒子的当前速度; 用双线性插值计算出图像空间变换后每像素的灰度值 P=(P,P2,…,P):代表粒子的最佳适应性值,即 pbest ,n=(P,P2,…,):代表粒子群的最佳适应性值,即5医学图像配准实例 因均方值( Root Mean Square,RMS)值比较小,本文采用 利用上面的符号,按照下面的两个公式调整每个粒子的位置: D(t+1)=10(t)+cr1(t)( pbest4(1)-xk(t)+ RMSxNO即∑min‖Rx+-y1)作为配准误差。实验中分别采 (5) C2r.A((gbest(t)-xn (t)) 用了遗传算法、PSO算法及IPSO算法求解空间变换参数并对 (t+1)=x(t)+(t+1) (6)实验结果进行了比较。遗传算法(GA)选取了种群的个体数目 这里v是惯性权重,c1和c2加速常数,r1、(t),n2(t)~U(0,1),并为20,交叉概率为0.8,变异概率为0.2;粒子群算法(PsO)选取 且k 粒子个数n=20,c1=C2=2,= 改进PSO算法 粒子i的自身最好位置按照下面的公式计算 (MAXITER+1-t) best (t) if f(x, (i+1)>fpbest, (t)) best t+1) (7)的速度阈值δ=0.01,σ=0.1算法求解得到的变换参数(y,Tx, x (t+1) if f(x, (t+1)<f(pbesti (t) y)中三者不同的取值组合可产生同样的变换结果,所以从变 32改进PSO算法 换参数上并不能看出算法的优劣,而需通过比较配准误差值及 Van den bergh在文献2中证明了基本PSO算法在理论其均值、标准差的大小来衡量。表1所示为采用不同算法50次 上不是一个全局收敛算法,即算法在迭代次数趋于无穷大是不求解MRCT图像配准结果比较;表2所示为采用不同算法求 能以概率1收敛于全局最有解,这是由于PSO算法的速度是解MR-CT图像配准参数50次中配准误差最小值比较;图2 有限的,粒子在每个迭代步在搜索空间中的有限区域内取样,所示为不同算法迭代步数和配准误差比较。从表1、表2及图2 这使得算法的全局收敛能力大大降低。 的比较中可以看出改进PSO算法结果的均值、标准差及最小 本文提出了一种基于粒子速度变异操作的改进PSO算值均小于其它两类优化算法,算法性能稳定并具有更好的收敛 法。具体方法是:当粒子的速度小于某个阈值?时,对粒子的速特性。 度实时高斯变异操作。即 表1不同算法求解MR-CT图像配准参数结果比较 D)÷,k=U,计+O·E (8) 算法求解次数迭代步数均值标准差 其中ε是一个具有标准正态分布的随机数,σ为标准差,是算 GA 200213.4617.7091 法的一个参数。 PSO 200199629.3564 50 200194.876.4231 通过对粒子的速度施加变异操作,可以防止粒子过早收敛 到一点,从而有效地避免了PSO算法的早熟,提高了算法的全 表2不同算法求解MR-CT图像配准参数 局收敛能力。 配准误差最小值比较(求解50次) 算法配准误差最小值最小值对应的最佳变换参数(y,Tx,7y) 4利用改进PSO算法求解空间变换参数 199.39 (-58186,0.7016,0.6966) 193.03 (-7.0291,3.7393,-4.2898) 通过上述对图像轮廓边缘及特征点的提取,得到了待配准 IPSO 191.72 (-5.0020,-1.5723,0.2187) 的参考图像及浮动图像的特征点集。用改进的PSO算法对特 征点集计算代价函数值,从而求解出最佳的空间变换参数。算 GA 250 IPSO 法流程如下 +.+ PSO 240 (1)初始化旋转角度(y)、X方向平移分量Tx,Y方向平移 230 分量y构成解空间x,随机分配n个粒子在解空间中的位置。 220 粒子个数n=20,最大迭代步数 MAXITER=200; (2)据代价函数公式(4)计算代价函数值; (3)更新局部最优 pbest和全局最优 gbest; 01 20 40 (4)根据公式(5)更新粒子的速度; 迭代次数 图2不同算法迭代步数和配准误差比较 (5)如果v;<8,对其实施如式(8)的变异; (6)根据公式(6)更新粒子的位置; 图3所示为MR-CT图像配准融合,图3(a)为一幅MR ⑦)判断是否满足迭代步数。不满足返回(2);满足则结東。参考图像,图3(b)为一幅CT待配准图像,图3(c)和图3(d)是 用求取的变换参数(y,Tx,Ty),对浮动图像进行空间变换。并利配准过程中提取的MR和CT图像的轮廓特征点集,图3(e)是 (a)参考MR图 (b)待配CT图(c)参考MR图轮廓点(d)待配CT图像轮廓点(e)配准后的CT图(f)融合后的MR-CT图 图3MR-CT图像配准融合 2402007,43(32 Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 用改进PSO算法求得的变换参数配对后的CT图像,图3(f)[41 Pluimj P w, Maintzj B A, Viergever m a. Mutual information based 为MR-CT图像配准后的融合图像。 registration of medical images: a survey [J].IEEE Transactions On Medical Imaging, 2003, 22(8): 986-1004 6结论 5]王雪梅,王义和模拟退火算法和遗传算法的结合[J计算机学报, 本文阐述了基于轮廓特征点及利用改进PSO算法求解的 1997,20(4):381-384 多模态医学图像自动配准方法,通过上述实验结果分析可以得16]冯林等.用改进的粒子群算法实现多模态刚性医学图像的配准职 计算机辅助设计与图形学学报,2004,9 出如下结论:改进PSO算法收敛迅速,性能稳定,是一种可用 [7 Canny J. A computational approach to edge detection J.IEEE 于临床研究,稳健的自动配准方法,具有很高的实用价值。 Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (收稿日期:2007年5月) 1986,8(6):679-698 8]付宜利基于最大互信息的人脑多模图像快速配准算法J生物医 参考文献 学工程研究,2006,71(4):71-74 [罗述谦,周果宏医学图像处理与分析[M]北京:科学出版社,2003:9 Ursem R K. Diversity- Guided Evolutionary Algorithms[Cp/proceed 1401-2202. ings of the parallelproblem Solving from Nature Conference, 2001 [2] Van den P, Evert Jan D P, Viergever M Medical image matching-a [10] Kennedy J, Eberhart RC Particle swarm optimization[C]/proceed review with classification[J. IEEE Engineering in Medicine and Bi- ings of the IEEE International Joint Conference on Neural Net- logy,1993,12(1):26 works,1995,4:1942-1948 [3] Maes F, Vandermeulen D, Suetens P Comparative evaluation of [1l] Kennedy J, Eberhart RC, Shi YSwarm intelligence[M].USA: Morgan multire solution optimization strategies for multimodality image Kaufmann. 2002 registration by maximization of mutual information[J. Medical Im [ 12] Van den B F.An Analysis of Particle Swarm Optimizers(D]. South age anal,1999,3:373 Africa: University of Pretoria, 2001 (上接107页) [2 Bonabeau E, Dorigo M, Theraulaz G.Inspiration for optimization 本、时延等因素。而在负载均衡方面也未考虑子任务的划分、任 from social insect behavior[J).Nature, 2000, 406(6791): 39-42 务之间通信及同步问题。今后将在这些方面做深入研究。 「3]林国辉,马正新,王勇前,等基于蚂蚁算法的拥塞规避路由算法门 (收稿日期:2007年7月) 清华大学学报,2003,43(1):1-4 [4] Schoonderwoerd R, Holland O, Bruten J, et al. Ants for load balanc 参考文献: ing in telecommunication networks Tech Rep: HPL-96-35RI Hewlett Packard Lab, 1996 [1] Sim K M, Sun W H Ant colony optimization for routing and load [5 Andras Varge. OMNeT++ Discrete Event Simulation System Version balancing: survey and new directions systems[J]. Man and Cybernet 3.2usErManualeb/ol]-2006-10-26.httP://www.omnetpp.org Cs,2003,33(5):560-572 (上接121页) [15] Wan Peng-Jun, Liu Li-wu, Frieder:. Optimal placement of wave [10 Thiagarajan S, Somani A KOn the optimal placement of wave length converters in trees and trees frings[J. Computer Commu- length converters in wavelength-routed networks[C]//Proc IEEE nications and Networks, 1999. 8: 392-397 INFOCOM'’98,1998:902-909 [16 Poompat S, Eytan H M, Robert G G Dynamic wavelength assign [11] Arora A S, Subramaniam S Converter placement in wavelength ment for WDM all-optical tree networks[J].IEEE/ACM Trans routing mesh topologies[C]/Proc IEEE ICC, 2000: 1282-1288 actions on Networking(ton ) 2005, 13(4): 895-905. [12] Harai H, Murata M, Miyahara H Heuristic algorithms of allocation [17] Chu Xiaowen, Li Bo Wavelength converter placement under dif- of wavelength convertible nodes and routing coordination in all-op ferent RWa algorithms in wavelength-routed all-optical networks[JI tical networks[JIEEE/OSA Lightwave Technol, 1999, 17: 535-545 IEEE Transactions on Communications, 2003, 51(4): 607-617 3]IiL, Somani a KEfficient algorithms for wavelength converter[18]龚倩,徐荣,张民,等光网络的组网与优化没计[M北京:北京邮 placement[J.SPIE/Kluwer Opt Networks Mag, 1999, 3(2): 54-62 电大学出版社,2002:288-310 [14] Venugopal K R, Shivakumar M, Kumar P S A heuristic for place- [19] Barry R A, Humblet P A Models of blocking probability in allop- ment of limited range wavelength converters in all-optical net tical networks with and withoutwavelength changers JEEE J works( C/Proc IEEE INFOCOM99, 1999: 908-915 Select areas commun. 1996.14: 858-867

...展开详情
试读 4P 论文研究-基于IPSO算法的医学图像配准.pdf
立即下载 低至0.43元/次 身份认证VIP会员低至7折
一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
weixin_38743602 如果觉得有用,不妨留言支持一下
2019-09-12
  • 至尊王者

    成功上传501个资源即可获取
关注 私信 TA的资源
上传资源赚积分or赚钱
    最新推荐
    论文研究-基于IPSO算法的医学图像配准.pdf 10积分/C币 立即下载
    1/4
    论文研究-基于IPSO算法的医学图像配准.pdf第1页

    试读结束, 可继续读1页

    10积分/C币 立即下载 >