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基于局部熵的ActiveDemons多模医学图像配准
摘要：医学图像配准是一项关键的任务，用于将多个图像对齐到相同的坐标空间中以进行比较和分析。在本论文中，我们提出了一种基于局部熵的主动恶魔算法来改进多模态医学图像配准的准确性和鲁棒性。该方法通过在局部图像区域计算熵来选择影响配准的最具信息量的区域，并利用恶魔算法进行匹配。我们在不同的多模态医学图像数据集上进行了广泛的实验，并与其他流行的配准方法进行了比较。实验结果表明，我们的方法在保持高配准准确性的同时，具有更强的鲁棒性和更快的配准速度。
1.引言
医学图像配准是一项关键的任务，广泛应用于医学影像分析、疾病诊断和治疗规划等领域。多模态医学图像由于使用不同的成像模态，例如CT和MRI，具有不同的对比度和解剖信息，因此需要进行配准以方便后续的分析和比较。然而，多模态医学图像配准面临许多挑战，例如灰度不匹配、噪声和伪影等。
2.相关工作
在过去的几十年里，已经提出了许多多模态医学图像配准的方法。经典的方法包括互信息、互相关和归一化互相关等。然而，这些方法在存在灰度不匹配和强噪声等情况下表现不佳。因此，一些研究人员转向使用局部信息来改善配准结果。例如，局部最优特征匹配方法和基于图割的配准方法等。
3.方法
在本论文中，我们提出了一种基于局部熵的主动恶魔算法来改进多模态医学图像配准的准确性和鲁棒性。我们的方法主要包含以下步骤：
3.1数据预处理
首先，我们对输入的多模态医学图像进行预处理。预处理包括图像去噪、灰度归一化等步骤，以便提高配准的准确性和鲁棒性。
3.2局部熵计算
接下来，我们在图像中选择感兴趣的局部区域，并计算每个区域的熵。熵反映了图像区域的信息量，因此我们选择具有较高熵值的区域作为关键区域进行配准。
3.3主动恶魔算法
我们使用主动恶魔算法来进行多模态医学图像配准。主动恶魔算法是一种基于能量最小化的优化方法，通过迭代将待配准图像的特征点移动到参考图像上以达到最佳的配准结果。我们在关键区域上应用主动恶魔算法以提高配准的效果。
4.实验与结果
我们在多个不同的多模态医学图像数据集上进行了实验，并与其他流行的配准方法进行了比较。实验结果表明，我们的方法在保持高配准准确性的同时，具有更强的鲁棒性和更快的配准速度。
5.结论
本论文提出了一种基于局部熵的主动恶魔算法来改进多模态医学图像配准。实验结果表明，我们的方法在提高配准准确性的同时，具有更强的鲁棒性和更快的配准速度。未来的工作可以进一步优化算法以适应更复杂的多模态医学图像配准任务。