基于一种改进的Powell算法和互信息的医学图像配准方法

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。

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。

医学图像处理中的图像配准方法医学图像处理是医学影像科学中的一个重要领域，它利用计算机技术对医学图像进行处理和分析，用于疾病的诊断、治疗和监测。

而图像配准作为医学图像处理中的关键环节，被广泛应用于多种医学领域，如影像对比增强、图像叠加、图像融合等。

本文将介绍医学图像处理中常用的图像配准方法。

图像配准是指将不同影像中对应的特征点或特征区域进行匹配的过程，以实现不同图像之间的对齐或重叠。

在医学图像处理中，图像配准有助于医生更准确、全面地理解病变、解剖结构和功能区域。

以下是几种常用的图像配准方法：1. 特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的图像配准方法。

它通过检测和匹配图像中的特征点，如角点、边缘点、斑点等，实现图像的对齐。

该方法的优势在于对于图像的亮度、尺度、旋转和投影变换等具有一定的鲁棒性。

例如，在CT和MRI图像配准中，可以利用特征点匹配法检测头部或骨骼结构的明显特征点，实现图像配准。

2. 相位相关法相位相关法是一种基于图像的频域分析的图像配准方法。

它利用傅里叶变换将图像从空域转换到频域，通过计算图像的互相关函数，寻找最大互相关值对应的位移量，从而实现图像的对齐。

这种方法通常用于医学图像的精确对准，如放射治疗中的CT图像与MRI图像的配准。

3. 互信息法互信息法是一种基于信息论的图像配准方法。

它通过计算图像之间的互信息量，来评估图像的相似度和位移。

互信息越大，说明两幅图像的相似度越高，反之亦然。

互信息法可以用于多模态图像配准，比如将CT图像与PET图像进行配准以实现精确的病变定位。

4. 弹性配准法弹性配准法是一种基于物理模型的图像配准方法。

它通过建立弹性变形模型，将图像的形状进行变换，实现图像的对准。

这种方法适用于需要进行大范围形变的图像配准，如脑部图像配准，可以通过建立弹性模型，将功能区域对齐。

5. 局部插值法局部插值法是一种基于插值算法的图像配准方法。

它通过将图像进行网格化，对网格点进行插值处理，实现图像的变形和对齐。

Computer Engineering and Applications计算机工程与应用2010，46（20）113互信息医学图像配准中PV插值算法的改进陈伟卿，华顺刚，欧宗瑛CHEN Wei-qing，HUA Shun-gang，OU Zong-ying大连理工大学机械工程学院CAD&CG研究所，辽宁大连116024CAD&CG Lab，School of Mechanical Engineering，Dalian University of Technology，Dalian，Liaoning116024，ChinaE-mail：cwqcgx_chen@CHEN Wei-qing，HUA Shun-gang，OU Zong-ying.Improvement of PV interpolation in mutual information-based medi-cal image puter Engineering and Applications，2010，46（20）：113-115.Abstract：In algorithm of medical image registration based on Mutual Information（MI），when the translation component isinteger times of pixel size，conventional PV（Partial Volume）interpolation method will result in the emergency of the localextremes in mutual information registration function，which may hamper the optimization algorithm from getting accuratematch parameters.An improved PV interpolation method is proposed by using Blackman-Harris windowed sinc function askernel function.In addition，the number of concerned neighborhood pixels increases to16from 4.Local extremes are eliminat-ed effectively and smooth MI function curve is acquired.The experiments show that the new method is feasible andhashigher robustness.Key words：image registration；mutual information；partial volume interpolation；local extremes；Blackman-Harris windowed sincfunction摘要：基于互信息的医学图像配准算法中，传统的部分体积插值法（PV）使互信息函数在像素整数倍位移处产生局部极值，使优化算法陷于局部最优解，从而导致错误配准。

医学图像配准技术的应用与算法选择医学图像配准技术是一种重要的医学影像处理方法，用于将不同时间、不同模态或不同患者的医学图像进行空间对齐，以便进行准确的比较和分析。

本文将介绍医学图像配准技术的应用领域，并探讨在选择合适的算法时需要考虑的因素。

一、医学图像配准技术的应用领域1. 临床诊断与治疗规划医学图像配准技术在临床诊断和治疗规划中发挥着重要作用。

通过将病人的多个医学图像进行配准，医生可以更准确地定位病灶、评估病变的大小和形状，并制定个性化的治疗方案。

2. 医学研究与学术交流医学图像配准技术在医学研究和学术交流中也有广泛应用。

研究人员可以通过配准来比较不同患者或疾病状态下的图像，以发现潜在的差异和规律，并进一步深入研究。

3. 医学教育与培训医学图像配准技术还可以用于医学教育和培训中。

通过将不同患者的图像进行配准，医学生可以更好地理解和比较不同病例的特点，提高诊断和治疗能力。

二、医学图像配准算法的选择在选择医学图像配准算法时，需要考虑以下几个因素：1. 图像类型和模态不同的医学图像具有不同的特点和模态，如X光、CT、MRI等。

对于不同类型和模态的图像，应选择适应性强、准确度高的配准算法。

2. 配准精度要求根据具体的应用需求，需要考虑配准的精度要求。

有些应用可能对配准的精度要求较高，如手术导航等，而有些应用对精度要求相对较低，如医学教育。

3. 计算资源和时间限制不同的配准算法对计算资源和时间的要求不同。

在选择算法时，需要考虑实际可用的计算资源和时间限制，以确保能够在合理的时间内完成配准任务。

4. 算法的稳定性和鲁棒性在实际应用中，医学图像可能存在噪声、运动伪影等问题，因此选择具有稳定性和鲁棒性的配准算法是很重要的。

这样可以提高算法对噪声和伪影的抵抗能力，提高配准结果的准确性和可靠性。

5. 算法的可扩展性和可定制性有些应用可能需要对配准算法进行定制或扩展，以满足特定的需求。

因此，在选择算法时，需要考虑算法的可扩展性和可定制性，以便根据具体需求进行调整和优化。

信息论大作业基于互信息的图像配准班级：09030901学号：2009302311姓名：益琛同组成员：陈升富黎照1. 引言随着医学、计算机技术及生物工程技术的发展，医学影像学为临床诊断提供了多种模态的医学图像，不同的医学图像提供了相关脏器的不同信息：CT(Computed Tomography ，电子计算机X 射线断层扫描)和MRI(Magneticresona nce ima ging ，核磁共振成像)以较高的空间分辨率提供了脏器的解剖结构信息。

在实际临床应用中，单一模态的图像往往不能提供医生所需要的足够的信息，通常需要将不同模态的图像融合在一起，得到更丰富的信息，以便了解病变组织或器官的综合信息，从而做出准确的诊断或制订出合适的治疗方案。

而图像配准是图像融合的重要前提，图像配准是指对一幅图像进行一定的几何变换而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。

图像配准主要有两大类方法，基于灰度的方法和基于特征的方法。

基于灰度的配准方法直接利用图像的灰度数据进行配准，从而避免了因分割而带来的误差，因而具有精度较高、鲁棒性强、不需要预处理而能实现自动配准的特点。

在基于灰度的配准方法中，基于互信息的方法包括互信息和归一化互信息方法，它们已经被广泛使用并具有最高的精度。

本文使用的是基于互信息的配准方法。

2. 图像配准技术2.1图像配准技术的数学定义 数字图像可以用一个二维矩阵来表示，如果用),(1y x I、),(2y x I 分别表示待配准图像和参考图像在点(x,y)处的灰度值，那么图像I 1、I 2的配准关系可表示为：))),(((),(12y x f g y x I I= （1）其中f 代表二维的空间几何变换函数；g 表示一维的灰度变换函数。

配准的主要任务是寻找最佳的空间变换关系f 与灰度变换关系g ，使两幅图像实现最佳对准。

其中，空间几何变换是灰度变换的前提，是实现精准配准的关键环节。