基于极端学习机的Demons图像配准  

作　　者：高弘治 闫德勤[1] 杨伊[1] 刘彩凤[1] 

机构地区：[1]辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116081

出　　处：《软件导刊》2017年第3期159-162,共4页Software Guide

基　　金：国家自然科学基金项目(61373127)

摘　　要：医学图像配准是医学诊断中的重要研究内容,配准精度和速度也是众多研究的核心。图像配准过程可设想为是一种神经网络的学习过程,基于这种想法,引入极端学习机(ELM)这一系统对图像完成配准。该方法速度快、鲁棒性高,最重要的是它能不依赖梯度信息,从而很好地避开了点周围间的互相干扰,考虑到其学习过程的准确性,引入鲁棒激活函数学习机,以更好地提高配准学习系统的准确度,并提高其稳定性。

关 键 词：图像配准 极端学习机 鲁棒激活函数 

分 类 号：TP317.4[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]