计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
25期
188-193,216
,共7页
王品%夏宇%李勇明%张素娟%张久权%卢柳伊%高乙文
王品%夏宇%李勇明%張素娟%張久權%盧柳伊%高乙文
왕품%하우%리용명%장소연%장구권%로류이%고을문
脑MR图像%图像配准%小波%优化算法%混合
腦MR圖像%圖像配準%小波%優化算法%混閤
뇌MR도상%도상배준%소파%우화산법%혼합
优化算法是脑磁共振(MR)图像配准方法中的重要组成部分.针对目前已有的优化算法,提出了采用小波混合优化算法应用于脑MR图像配准.该优化算法采用小波分解技术实现脑MR图像的高低分辨率分解,在低分辨率图像上采用PSO(粒子群算法)进行优化获得初步配准参数,然后再采用Powell算法进一步精细优化,获得最终配准参数.实验比较结果表明,该优化算法相对于目前一些主流优化算法来说,具有较低的时间代价,较高的优化精度,以及较好的优化稳定性.
優化算法是腦磁共振(MR)圖像配準方法中的重要組成部分.針對目前已有的優化算法,提齣瞭採用小波混閤優化算法應用于腦MR圖像配準.該優化算法採用小波分解技術實現腦MR圖像的高低分辨率分解,在低分辨率圖像上採用PSO(粒子群算法)進行優化穫得初步配準參數,然後再採用Powell算法進一步精細優化,穫得最終配準參數.實驗比較結果錶明,該優化算法相對于目前一些主流優化算法來說,具有較低的時間代價,較高的優化精度,以及較好的優化穩定性.
우화산법시뇌자공진(MR)도상배준방법중적중요조성부분.침대목전이유적우화산법,제출료채용소파혼합우화산법응용우뇌MR도상배준.해우화산법채용소파분해기술실현뇌MR도상적고저분변솔분해,재저분변솔도상상채용PSO(입자군산법)진행우화획득초보배준삼수,연후재채용Powell산법진일보정세우화,획득최종배준삼수.실험비교결과표명,해우화산법상대우목전일사주류우화산법래설,구유교저적시간대개,교고적우화정도,이급교호적우화은정성.
