计算机科学与探索 ›› 2019, Vol. 13 ›› Issue (3): 446-456.DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1712025
桂 鹏,邵党国,祝晓红,相 艳+,王 硕,马 磊
GUI Peng, SHAO Dangguo, ZHU Xiaohong, XIANG Yan+, WANG Shuo, MA Lei
摘要: 基于互信息的医学图像配准具有精度高、鲁棒性强等特点,但互信息存在一定的局部极值,加上面对噪声图像时曲线往往不平滑,给优化过程带来了很大的困难。针对此问题,提出一种改进的差分搜索算法(modified differential search algorithm,MDSA),对交叉累计剩余熵(cross cumulative residual entropy,CCRE)进行寻优。该MDSA对原始差分搜索算法模型的搜索范围和迭代条件进行了改进,使得寻优过程更加稳定、高效。改进后的MDSA具有控制参数简单,不依赖于初始点选择,合理的搜索方向和边界控制策略等优势,有着优秀的全局和局部寻优能力。将该方法应用于医学图像刚体配准,结果证明MDSA相比差分搜索算法,能够有效地克服互信息函数存在的局部极值,提高了配准的成功率,具有较高的配准精度和较快的配准 速度。