首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

基于人工蜂群算法的SPECT-B超甲状腺图像配准
引用本文:郑伟,郭莉莉,赵茏菲,梁曾,郝冬梅.基于人工蜂群算法的SPECT-B超甲状腺图像配准[J].光电工程,2014,41(8):51.
作者姓名:郑伟  郭莉莉  赵茏菲  梁曾  郝冬梅
作者单位:郑伟:河北大学电子信息工程学院, 河北 保定 071000河北省数字医疗工程重点实验室, 河北 保定 071000
郭莉莉:河北大学电子信息工程学院, 河北 保定 071000河北省数字医疗工程重点实验室, 河北 保定 071000
赵茏菲:河北大学电子信息工程学院, 河北 保定 071000河北省数字医疗工程重点实验室, 河北 保定 071000
梁曾:河北大学电子信息工程学院, 河北 保定 071000河北省数字医疗工程重点实验室, 河北 保定 071000
郝冬梅:河北大学附属医院, 河北 保定 071000
基金项目:河北省教育厅科学研究计划项目(2010218); 河北大学医工交叉研究中心开放基金项目(BM201103)
摘    要:为了提高甲状腺肿瘤检出的准确率,提出一种基于人工蜂群算法的SPECT和B超甲状腺图像配准。首先,针对来自两个不同成像设备的SPECT和B超甲状腺图像灰度差异大的特点,使用NSCT和GCBAC相结合的方法提取B超图像感兴趣的轮廓特征,用KFCM的方法提取SPECT图像的轮廓特征;然后以互信息作为相似性测度,建立仿射变换模型,并以改进的人工蜂群算法作为优化策略来优化配准所需的空间变换参数。实验结果表明,该方法可以有效提高配准速度,具有较好的配准效果。

关 键 词:甲状腺肿瘤  SPECT图像  B超图像  NSCT  GCBAC  人工蜂群算法
收稿时间:2014/1/2

Registration of SPECT Image and B-type Ultrasound Image Based on Artificial Bee Colony Algorithm
Abstract:
Keywords:thyroid tumor  SPECT image  B-type image  NSCT  GCBAC  artificial bee colony
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号