《Table 2 Statistical analysis of DSA and MDSA in 6 multi-spectral medical image registrations表2 6组多谱

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《改进的差分搜索算法的医学图像配准》

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MDSA重新定义了停留点的更新方法，改进了虚拟个体的激活方式，配合小规模的迭代更新，减少了边界限制的使用频率，从而提高了算法的寻优效率，相对于DSA更好地平衡了算法的全局搜索和局部搜索性能。此外，相对于原始DSA，MDSA并没有增加算法的复杂度或增添更多的特征值，且简化了控制参数。在实验部分，本文使用了MDSA和DSA对Vanderbilt大学以及BrainWeb数据集进行了实验比较。结果表明，本文提出的算法在进行二维单模刚体配准时，配准精度高，配准速度快，不易陷入局部极值，鲁棒性强；进行多谱刚体配准时，各项指标均表现优异，且配准耗时较短。本次实验在一定程度上提高了医学图像配准算法在临床医学中的实际应用价值。