基于JS测度和层次B样条的医学图像弹性配准

为了精确得到图像的不规则局部几何变形,提出了一种基于标记点的医学图像弹性配准新方法。首先用Jensen-Schur(JS)测度对图像进行粗配准,然后用该测度自动选取标记点对,最后用能够解决逼近精度和光滑性平衡问题的B样条细化的层次B样条插值技术来实现图像弹性配准。实验表明,本文提出的标记点自动选取方法能够产生准确的表示不规则局部变形的标记点对,所提出的配准方法能够产生光滑、准确的弹性配准变换。

基于JS-散度的不确定概率约束优化方法

在分布鲁棒优化的思想基础上,考虑到JS-散度是测量两个概率分布相似性的特点,利用经验数据得到经验分布p_0,考虑经验分布p_0与未知分布p的JS-散度的距离,构造分布p的不确定集,该不确定集缩减了分布p的不确定性.对于定义在不确集下的概率约束优化问题,利用测度转换,将参数ξ对于未知分布p的极小化问题转化为似然比l(ξ)对于经验分布p_0的凸优化问题,应用对偶理论得到求解这一类不确定概率约束优化问题的方法.