混合蛙跳算法在SPECT-B超甲状腺图像配准中的应用

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" '基于混合蛙跳算法的SPECT-B超甲状腺图像配准 (2013年)' 是一篇自然科学领域的论文,主要探讨了如何通过图像配准技术提高甲状腺肿瘤诊断的准确性。作者通过将SPECT图像(单光子发射计算机断层扫描)和B超图像进行多模异机融合,旨在结合两种成像模式的功能信息和结构信息,为手术规划和放射治疗提供更全面的参考。 在配准过程中,首先利用阈值方法和图割方法对SPECT和B超图像进行轮廓提取,并转化为二值图像。接着,建立了仿射变换模型来调整待配准图像的位置和形态。关键创新在于引入混合蛙跳算法,这是一种优化算法,它将局部区域的二值图像的互信息量作为适应度函数,用于寻找水平平移量、垂直平移量和旋转角度的最佳值,以实现精确的图像配准。 混合蛙跳算法的优势在于其参数较少、配准精度高且鲁棒性好,能够有效应对不同成像模式间的差异。实验结果证实了该算法在甲状腺图像配准中的有效性,为SPECT图像与B超图像的融合提供了坚实的基础,从而有助于降低甲状腺肿瘤的误诊率和漏诊率。 关键词包括:甲状腺肿瘤、SPECT图像、B超图像、特征配准和混合蛙跳算法。这篇论文的研究工作对于医学图像处理领域具有重要意义,尤其是在提高甲状腺疾病的诊断效率和治疗规划方面。" 这篇论文详细阐述了甲状腺肿瘤诊断中的一种图像处理技术,即基于混合蛙跳算法的图像配准,它为医学影像分析和临床决策提供了新的工具和方法。通过这种配准技术,医生可以得到更准确的诊断信息,从而提高治疗效果和患者预后。