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一种基于改进遗传算法的医学图像配准算法
摘要：
医学图像配准技术被广泛应用于医学诊疗，其中图像配准算法是关键技术之一。本文针对已有算法存在的问题，提出了一种基于改进遗传算法的医学图像配准算法。该算法采用基于匹配梯度视觉特征的图像配准方法，引入图像包含区域的概念，避免由于噪声或其他因素导致的匹配错误。同时，在传统遗传算法的基础上，引入了交叉先验知识与对比度增强策略，加快算法的搜索速度并提高匹配精度，实验结果表明该算法在精度、速度与稳定性方面均优于传统算法。
关键词：医学图像配准；遗传算法；梯度匹配特征；图像包含区域；交叉先验知识；对比度增强
Abstract：
Medicalimageregistrationtechnologyiswidelyusedinmedicaldiagnosisandtreatment,amongwhichimageregistrationalgorithmisoneofthekeytechnologies.Inviewoftheexistingproblemsoftheexistingalgorithms,thispaperproposesamedicalimageregistrationalgorithmbasedonimprovedgeneticalgorithm.Thealgorithmusesgradient-basedvisualfeaturematchingmethodforimageregistration,introducestheconceptofimage-containingregions,andavoidsmatchingerrorscausedbynoiseorotherfactors.Atthesametime,basedonthetraditionalgeneticalgorithm,thealgorithmintroducescross-priorknowledgeandcontrastenhancementstrategytospeedupthesearchspeedandimprovethematchingaccuracy.Experimentalresultsshowthatthealgorithmissuperiortothetraditionalalgorithmintermsofaccuracy,speedandstability.
Keywords:medicalimageregistration;geneticalgorithm;gradientmatchingfeature;image-containingregions;cross-priorknowledge;contrastenhancement
引言：
医学成像技术是现代医学的重要组成部分，在诊疗中占据了十分重要的地位。由于医学影像资料本身的特殊性，图像配准技术作为图像分析的重要环节越来越受到医学领域的关注。医学图像配准技术所涉及的问题有图像差异、构图不同、光源条件不同、图像变形等。医学图像配准技术可以将不同来源、不同时间、不同成像设备的图像，配准到一个坐标系中。医学图像配准可以为医生提供更加精确的医学诊断数据，提高医学诊断的水平。本文提出了一种基于改进遗传算法的医学图像配准算法，改进的遗传算法引入了交叉先验知识与对比度增强策略，加快算法的搜索速度并提高匹配精度，实验结果表明该算法在精度、速度与稳定性方面均优于传统算法。
主体：
医学图像的配准问题，其本质在于对于同一个物理空间内拍摄的两张医学图像，在不同的成像设备上拍摄得到时，由于成像设备的限制和物体表面颜色、纹理等细节的变化，会导致两张图像在像素值和构图等方面存在很大的不同。
现有的图像配准方法主要通过特征点匹配或者像素匹配的方式来解决医学图像配准问题。特征点匹配方法主要是通过提取图像的特征点，在图像空间内寻找相似的特征点，并将两幅图像进行像素级别的匹配。匹配过程主要是通过计算两幅图像之间的距离矩阵来实现的。该方法相对简单，但受限于特征选取方法和匹配算法的选择，其精度和鲁棒性较差，存在很大的局限性。像素匹配则是直接将两幅图像按照像素逐点匹配，并通过光流算法等方法来实现匹配。但是，由于医学图像本身具有低对比度、噪声干扰等因素的影响，很容易出现匹配错误的问题，同时匹配速度受限，因此这种方法也存在一定的局限性。
在此背景下，我们提出了一种基于改进遗传算法的医学图像配准算法。遗传算法是一种基于自然选择和基因遗传机制的优化算法，其应用广泛，同时对初始条件的依赖性较低，因此可以用于解决医学图像配准问题。改进遗传算法主要涉及两个方面：交叉先验知识与对比度增强策略。
交叉先验知识主要分为两个阶段：1.基于旋转矩阵加速计算；2.基于图像包含区域匹配。其中，阶段