Resumen

En el ámbito del análisis de imágenes médicas, el registro de imágenes multimodales en 3D es un tema importante. En el proceso de registro, se ha aplicado un enfoque de optimización para estimar la transformación de la imagen de referencia y la imagen de destino. Algunas técnicas de optimización local se utilizan con frecuencia, como el método de descenso de gradiente. Sin embargo, estos métodos necesitan un buen valor inicial para evitar la resolución local. En este trabajo, presentamos un nuevo enfoque de optimización global mejorado denominado optimización híbrida de enjambre de partículas (HPSO) para el registro de imágenes médicas, que incluye dos conceptos de algoritmos genéticos: subpoblación y cruce.

• Materias:Ingeniería biomédica Cerebro - fisiopatología Imagen por resonancia magnética Neurofisiología Neurociencias
• Subjects:Biomedical engineering Brain - pathophysiology Magnetic resonance imaging Neurophysiology Neurosciences
• Palabras claves:análisis de imágenes médicas, procesamiento de registro, técnicas de optimización local, buen valor inicial, registro de imágenes médicas, imagen multimodal 3d, registro de imágenes multimodales, enfoque de optimización global, métodos de descenso de gradiente, imagen objetivo
• Keywords:medical image analysis, processing of registration, local optimization techniques, good initial value, medical image registration, 3d multimodality image, multimodality image registration, global optimization approach, gradient descent methods, target image