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基于变惯性系数active demons算法的DTI多通道配准研究: 2021年; 经典的demons算法利用参考图像的梯度信息作为配准的驱动力来配准图像,但是只适用于小形变配准,对于大形变配准效果并不理想,且存在收敛速度慢的问题,active demons算法在demons算法基础上加入了浮动图像的灰度梯度信息,加快了图像的收敛速度,并且对于大形变图像配准同样适用,可是拓扑结构容易发生改变.本文在基于变参数active demons算法基础上做改进,通过引入惯性系数b,提出基于变惯性系数active demons算法的DTI多通道配准,将变参数active demons的改进算法应用于DTI多通道图像配准.经典的active demons算法、变参数active demons算法和本文算法的MSE图做比较,可以发现本文算法可以进一步提高配准的收敛速度和精度,也使图像的拓扑结构得到很好的保持.; 郑伟周杨李文华刘帅奇刘帅奇马泽鹏; 关键词：梯度信息非刚性配准

基于全变量平均梯度余项Active demons算法的DTI图像配准: 近几年阿尔茨海默病(Alzheimer’sdisease,AD)的患病人数不断上升，目前全世界约有5000万AD患者，我国约占其中的25%，AD患者临床表现为记忆障碍、失语、失认等，给患者家庭带来沉重的心理影响和经济负担...; 周杨; 关键词：弥散张量成像

基于改进学习因子 PSO 和 Active Demons算法的多通道DTI配准: 阿尔茨海默病作为一种不可逆慢性病，一旦患病便无法治愈，因此阿尔茨海默病主要是预防。阿尔茨海默病发病前主要是与特定功能相对应的脑白质结构发生异常，与确诊后患者的病变部位极为相似，脑白质结构的研究对控制疾病恶化以及发病机制的...; 周游; 关键词：图像配准

基于分数阶微分的SIFT算法和微分同胚Demons算法: 图像配准是医学图像分析和计算机视觉的基础性研究课题，在图像融合、图像拼接、图像重建等方面有着重要的应用。SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform，尺度不变特征转换)算法是经典的基于图像特征的...; 陈子恒; 关键词：SIFT算法

变参数active demons算法下的多通道弥散张量图像配准被引量：6: 2019年; 目的弥散张量图像(DTI)配准不仅要保证配准前后图像解剖结构的一致性,还要保持张量方向的一致性。demons算法下的多通道DTI配准方法可充分利用张量的信息,改善配准质量,但大形变区域配准效果不理想,收敛速度慢。active demons算法能够加快收敛速度,但图像的拓扑结构容易改变。由此提出一种变参数active demons算法下的多通道DTI配准方法。方法综合active demons算法中平衡系数能加快收敛速度、均化系数能提高DTI配准精度的优点,手动选择一个均化系数,并在算法收敛过程中随着高斯核的减小动态调整平衡系数。在配准开始时采用较小的平衡系数获得较快的收敛速度,随着收敛的加深逐渐增大平衡系数获得较小的配准误差。结果active demons方法能改善DTI大形变区域的配准问题,但均化系数太小会改变图像拓扑结构。固定均化系数,引入单一的平衡系数能加快收敛速度,但会导致拓扑结构改变。变参数active demons方法有效提高了配准的收敛速度,明显改善大形变区域的配准效果,同时能保持图像拓扑结构不变。变参数active demons配准后的10组数据均获得最小均方差(MSE)和最大特征值特征向量对重叠率(OVL),配准精度最高。在0. 05的配对样本t检验水平下,变参数active demons和active demons方法配准后的MSE、OVL的差异均有统计学意义;变参数active demons和demons方法配准后的MSE、OVL的差异均有统计学意义(p <0. 05)。结论变参数active demons算法下的多通道DTI配准方法明显提高了配准精度和速度,改善了demons方法不能有效配准大形变区域的问题,同时能够保持配准前后图像的拓扑结构,尤其适合个体间形变较大的DTI配准。; 赵杰徐晓莹刘敬杜宇航; 关键词：弥散张量成像 DEMONS算法 ACTIVE

基于变参数active demons算法的多通道DTI配准研究: 弥散张量成像（Diffusiontensorimage，DTI）技术是脑功能成像的的一种新方法。DTI通过测量水分子的弥散过程来评价生物组织结构和生理状态，是当前唯一的一种能有效观察和追踪脑白质纤维束的非侵入性检查方法。...; 徐晓莹; 关键词：弥散张量成像

基于局部联合熵梯度的双向多分辨率Demons算法被引量：1: 2018年; 针对active demons算法易受到参数设置的影响,无法有效解决大形变场的配准问题,本研究提出了基于局部联合熵梯度的双向多分辨率demons算法。利用在配准过程中两幅图像的互信息不断增加,局部联合熵增大的规律,本研究引入两幅图像局部联合熵参数,将图像局部联合熵的梯度附加到demons驱动力中,实现了基于局部联合熵梯度的双向多分辨率demons算法。利用自然图像、MRI图像和CT图像测试本算法的优越性,与active demons,diffeomorphic demons算法进行对比分析,采用均方误差、归一化互相关系数和结构相似度对配准结果进行定量评价。本算法归一化互相关系数和结构相似度最高,均方误差最小。通过分析权重系数的影响和设置合适的参数,本算法可应用于大形变的医学图像配准,具有一定的临床应用价值。; 王昌任琼琼秦鑫刘艳张文超于毅; 关键词：ACTIVE DEMONS DEMONS

基于多分辨率和自适应分数阶的Active Demons算法被引量：4: 2018年; 分数阶Active Demons(fractional active demons,FAD)算法是图像非刚性配准的有效方法,并且能解决灰度均匀和弱纹理图像配准精度低,优化易陷入局部极小而导致的配准速度缓慢问题,但是该算法中分数阶最佳阶次的寻找需要通过多次实验人工选取,缺乏阶次自适应性.针对该问题,提出了基于多分辨率和自适应分数阶的Active Demons算法,该算法首先根据图像梯度模值和信息熵,构建了自适应分数阶阶次的数学模型,基于该模型自动计算出分数阶的最佳阶次和微分动态模板;然后将多分辨率策略加入到自适应分数阶Active Demons算法中,进一步提高了图像配准效率.理论分析和实验结果均表明:提出的算法可用于灰度均匀、弱边缘和弱纹理图像的配准,能根据图像的局部特征自适应计算最佳分数阶阶次,并避免了算法陷入局部最优,从而提高了图像配准的精度和效率.; 张桂梅郭黎娟熊邦书储珺; 关键词：ACTIVE DEMONS 自适应模型多分辨率

基于自适应微分同胚多分辨率Demons算法的多模态磁共振图像配准被引量：2: 2018年; 微分同胚Demons能保证变形场的光滑可逆性,避免不合理形变的产生,但迭代次数需手动设定,且对配准结果影响较大。为解决此问题,提出自适应微分同胚的多分辨率Demons算法。首先利用非刚性配准的优化理论框架和多分辨率的策略,引入基于灰度的相似度能量函数,并设置配准终止条件,最终实现迭代次数的自适应。用check board图像,相同模态和不同模态的磁共振图像进行测试,采用配准评价指标进行定量分析,并分析不同驱动力和参数对配准结果的影响。实验结果表明:对于相同模态的磁共振图像,均方误差为514.796 5,归一化互相关系数为0.999 3,结构相似度为0.994 8;对于不同模态的磁共振图像,均方误差为1 354.1,归一化互相关系数为0.593 5,结构相似度为0.511 6;该算法均方误差最小,归一化相关系数、结构相似度最高;该算法具有高效性和鲁棒性,可用于磁共振图像的非刚性配准。; 王昌王昌秦鑫任琼琼李振新秦鑫; 关键词：微分同胚多分辨率 DEMONS 自适应非刚性配准

基于极限学习机与Demons算法的图像配准研究: 图像配准在图像处理中具有重要的应用。近年来随着图像处理技术的发展图像配准得到了广泛的应用。图像配准主要分为两个分支，分别为基于灰度的图像配准和基于特征的图像配准。这两种配准技术在纵向追踪，医学中的疾病的诊断，图像的全景拼...; 高弘治; 关键词：图像配准图像处理极限学习机 DEMONS算法

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