一種基于混合優(yōu)化算法的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法

摘要：為了實(shí)現(xiàn)腦部多模醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)，提出了一種基于混合優(yōu)化算法的配準(zhǔn)方法。該算法采用遺傳算法中的雜交思想改進(jìn)了混沌粒子群算法，并用最大互信息測(cè)度對(duì)腦部MRI及CT圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。該改進(jìn)算法可有效地避免優(yōu)化算子陷入局部極值，而且算法收斂快。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了提出的基于遺傳思想的改進(jìn)混沌粒子群優(yōu)化算法對(duì)多模醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)具有有效性。

關(guān)鍵詞：最大互信息；圖像配準(zhǔn)；粒子群優(yōu)化算法；雜交；混沌

中圖分類號(hào)：TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1001－3695(2010)08－3159－03