基于Powell算法与改进遗传算法的医学图像配准方法

针对基于互信息图像配准的局部极值问题,提出一种基于Powell算法与改进遗传算法结合的医学图像配准方法。该方法对标准遗传算法存在的收敛速度慢、易早熟、有可能导致误配的缺陷,提出了相应的改进策略; 采用Logistic混沌映射生成迭代过程中的个体; 运用基于小波变换的多分辨率分析策略,采用混合优化算法在图像的最低分辨率层进行全局优化,以全局最优值,结合Powell算法完成医学图像配准。实验结果表明,所提方法可有效避免优化算子陷入局部极值,并提高了配准速度; 相对于纯Powell方法和未改进的遗传算法,配准的精确度和性能更好。     

物体边沿特征提取及应用

针对互信息配准方法中目标函数因存在多极值而容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于萤火虫算法改进优化策略的互信息医学图像配准算法。该算法使用归一化互信息作为相似性测度,用萤火虫所处位置来表示配准参数,根据每个萤火虫的位置计算互信息函数值并将其作为当前萤火虫的亮度,通过亮度和吸引度的迭代更新来寻找互信息函数取最优解时的最佳配准参数。实验结果表明,该方法克服了互信息函数容易陷入局部最优的问题,有效地提高了配准精度。     

自适应变异差分算法与Powell算法相结合的医学图像配准

图像配准是医学图像处理中的关键技术。文中提出一种自适应差分算法(Difference Algorithm,DE)和Powell算法相结合的多分辨率医学图像配准方法,其不仅可以克服Powell算法依赖初始点的缺点,还可以降低陷入局部极值的几率。首先,对源图像进行多分辨处理,获得包括源图像在内的三层图像;然后,在低分辨率图像上使用自适应DE算法进行全局变换参数的搜索,获得的变换参数作为Powell算法的初始点;最后,在高分辨率图像及源图像上使用Powell算法进行配准。与传统实验相比,该方法具有更高的精确度,能够有效避免局部收敛问题。     

基于FCN和互信息的医学图像配准技术研究

针对传统配准方法在进行三维多模态图像配准时存在收敛速度较慢、容易陷入极值等问题,提出一种基于全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks,FCN）和互信息的配准方法。利用FCN模型提取二维图像深层特征并进行粗配准;将得到的配准结果作为互信息算法的初始搜索点,从而使搜索范围缩小至全局最优解附近;利用互信息算法对参数进一步微调优化,得到最优三维配准结果。实验结果表明,在进行CT-MR图像配准时,所提方法不仅可以大幅度提升配准速度,还能有效避免局部收敛的情况,具有更高的准确性。     

基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准*

为了克服互信息仅考虑两幅图像相应像素的灰度信息,忽略了图像本身的内在空间信息,以及B样条变换模型存在形变场奇异点的缺陷,提出一种基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准方法。该方法以局部互信息为相似性测度,采用P样条变换模型模拟待配准图像的几何形变,然后使用三次插值算法对图像像素进行赋值,结合对大规模参数优化效率高的LBFGS算法对配准参数进行优化。实验结果表明,该方法较传统的互信息和B样条变换模型都有效地提高了配准的精度。     

改进头脑风暴优化算法与Powell算法结合的医学图像配准

针对现有医学图像配准算法精度较差、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,结合多分辨率分析,提出改进头脑风暴优化（MBSO）算法与Powell算法结合的图像配准算法。MBSO算法通过改变个体生成方式调节参与局部和全局搜索的个体比例,应用可变步长加强搜索能力,达到跳出局部最优和加速收敛的目的。首先,在低分辨率层利用MBSO算法进行全局搜索;然后,将搜索结果作为Powell算法的初始点在高分辨率层进一步搜索;最后,在原始图像层利用Powell算法搜索并定位全局最优值。与粒子群优化（PSO）算法、蚁群优化（ACO）算法、遗传算法（GA）与Powell算法结合算法相比,所提算法平均均方根误差分别减小了20.89%、30.46%和18.54%,平均配准时间分别缩短了17.86%、27.05%和26.60%,并且达到了100%的成功率。实验结果表明,所提算法具有很强的鲁棒性,能够快速、准确完成医学图像配准任务。     

一种基于混合优化算法的医学图像配准方法

为了实现脑部多模医学图像配准,提出了一种基于混合优化算法的配准方法。该算法采用遗传算法中的杂交思想改进了混沌粒子群算法,并用最大互信息测度对脑部MRI及CT图像进行配准。该改进算法可有效地避免优化算子陷入局部极值,而且算法收敛快。实验结果证明了提出的基于遗传思想的改进混沌粒子群优化算法对多模医学图像配准具有有效性。     

结合形态学梯度互信息和多分辨率寻优的图像配准新方法

对互信息配准法进行算法改进. 在互信息基础上结合形态学梯度作为新的图像配准测度, 不仅考虑所有体素信息, 而且有效结合像素在空间位置的相互关系. 将粒子群优化 (Particle swarm optimization, PSO) 算法这种全局寻优算法和 Powell 这一局部寻优算法相结合, 前者的配准结果为后者的算法优化提供了非常有效的初始点, 优化时间大为减少. 借鉴小波变换中多分辨率的思想, 在低分辨率图像中粗略配准后, 上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果, 增加算法鲁棒性. 实验结果证明, 本文算法效果良好, 寻优过程在数分钟内完成, 能够满足诊断和科研的实时性要求.     

基于改进模拟退火算法的医学图像配准

基于互信息的图像配准方法被广泛应用于医学图像配准,但其目标函数常常存在许多局部极值,干扰配准结果.提出了改进的下降单纯形-模拟退火混合算法.利用快速的下降单纯形法作局部搜索获得局部极值,再利用具有全局优化能力的模拟退火法来获取全局极值,从而实现CT-MR多模医学图像配准.实验表明,该混合算法与传统的单一算法相比,配准精度高,速度快.     

遗传算法对Powell图像配准方法的改进

针对Powell算法在搜索过程中具有初始值依赖和容易陷入局部极值的问题,提出了使用遗传算法改进Powell算法在图像配准中的应用。利用图像的归一化互信息作为遗传算法的适应度,全局、并行搜索图像配准参数作为Powell算法的初始值,再使用Powell算法局部逼近近似最优解。实验结果证明,改进后的Powell算法能有效地减少图像配准的时间,提高配准的精度,精度能达到亚像素级。     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

基于遗传神经网络的MADA

宏观质量决策方案的评价与选择,需要能准确给出各影响因素的权重系数,文中在分析了多属性决策问题及现有方法之后,提出子用遗传神经网络建立权重分配模型,从而改进多属性决策的方法,使权重的确定较为客观准确,并具有自学习功能,实践表明,效果良好。     

一种防火墙规则冲突快速检测算法

目前,在防火墙规则冲突检测算法中,效率问题一直没有很好的解决,当防火墙规则数目较大时,检测规则冲突的速度很难满足客户的需要。为了能够快速地检测出防火墙中的规则冲突,在目前使用较多的ASBV算法上提出一种规则冲突检测算法(DBBV算法)。该算法采用的方法是使用位向量和分治技术,该设计在检测规则冲突的时候,设计的算法只是进行了一次位运算。同时该算法采用的是范围形式的规则集。经过对算法详细的分析,以及通过实验方法的验证,改进的DBBV算法的规则冲突检测效率明显高于ASBV算法。     

一种关于蛋白质模体的自动识别算法

随着生物信息学的发展，模体识别已经成为一种能够从生物序列中提取有用生物信息的方法。文中介绍了有关模体的一些概念，讨论了模体识别算法(MEME)的基础，即EM(expectation maximization)算法，由于MEME算法是建立在EM算法的基础上的，所以又由此引出了MEME算法，并对MEME算法的一些基本问题比如时间复杂度、算法性能等进行了详细讨论，对算法的局限性和有待改进的地方作了说明。实践证明，MEME是一个较好的模体识别算法，它能够识别出蛋白质或者DNA序列中单个或多个模体，具有很大的灵活性。     

改进的蝴蝶优化聚类算法

针对当前算法在求解聚类问题时存在精度低、速度慢及鲁棒性差等问题,提出一种改进的蝴蝶优化聚类算法,借鉴精英策略思想重新定义蝴蝶优化算法的局部搜索迭代公式,然后融合遗传算法的选择、交叉和变异操作.在1个人工数据集和5个UCI数据集上的测试结果表明所提出算法的性能,且与其他算法相比具有一定优势.     

一种适合于大数据集处理的混合EM算法

EM算法的计算强度较大，且当数据集较大时，计算效率较低。为此，提出了基于部分E步的混合EM算法，降低了算法的计算强度，提高了算法对数据集大小的适应能力，并且保持了EM算法的收敛特性。最后通过将算法应用于大的数据集，验证了该算法能减少计算强度。     

智能优化算法的应用研究

优化问题广泛存在于各个领域,对该问题的求解问题从没停止过.自从优化问题提出以来,人们提出了各种各样的智能优化算法.文中简要介绍了遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法3种智能优化算法,并简述其优缺点及应用研究的使用情况.     

一种基于小波理论的LMS算法研究

基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。     

基于仿生理论的几种优化算法综述

简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法,即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述,提出了今后的研究方向。     

加密算法在共享软件加密中的简单应用

在共享软件设计开发过程中,利用不同的加密算法实现对软件注册、软件系统文件、用户权限等进行加密保护,实现了简单的软件加密,有效保护了共享软件的传播和软件系统自身安全。