换一批基于改进蝙蝠算法的甲状腺SPECT-B超图像配准
Registration of SPECT image and B-type ultrasound image based on improved bat algorithm
摘要为了提高甲状腺肿瘤检出的准确率.提出基于改进蝙蝠算法的甲状腺SPECT (single-photo emission computed tomogropby)-B超图像配准方法.针对甲状腺SPECT图像与B超图像灰度差异大,采用2类图像共有的甲状腺及肿瘤轮廓特征进行配准.采用阈值分割法提取SPECT图像中甲状腺及肿瘤轮廓;采用Shearlet变换与基于活动轮廓模型图割算法相结合的方法提取B超图像中甲状腺及肿瘤轮廓;以归一化互信息为相似性测度,以改进的蝙蝠算法为优化算法,优化配准所需的空间变换参数.实验结果表明,提取的B超图像中甲状腺及肿瘤轮廓更准确,改进的蝙蝠算法使配准具有更高的准确性和较好的鲁棒性.
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关键词
甲状腺肿瘤SPECT图像B超图像Shearlet变换基于活动轮廓模型的图割算法蝙蝠算法thyroid tumorSPECT imageB-type ultrasound imageshearlet transformGCBAC(graph cuts based active contours,GCBAC)bat algorithm
分类号
TN911
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1000-1565.2015.05.013
发布时间
2015-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
河北大学医工交叉研究中心开放基金（BM201103）
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