魏本征教授发表的《基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法》被评为《数据采集与处理》2018-2019年度优秀作者出类拔萃奖。

《数据采集与处理》是中国科协主管，由中国电子学会、中国仪器仪表学会所属信号处理学会，中国仪器仪表学会、中国物理学会所属微弱信号检测学会和南京航空航天大学联合主办，南京航空航天大学出版，并向国内外公开发行的技术刊物。《数据采集与处理》主要反映信号处理、测试工程和计算机应用的科技成果，为中文核心期刊（无线电电子学、电信技术类），中国科学引文数据库（CSCD）核心期刊，中国科技论文统计源期刊，并被荷兰Scopus数据库、俄罗斯《文摘杂志》、日本科学技术社数据库、美国《剑桥科学文摘》（CSA）、英国INSPEC数据库收录。并是中国知网（CNKI）数据库、维普中文科技期刊（VIP）数据库、万方数据库、中国学术期刊综合评价数据库（CAJCED）、全国报刊索引数据库、《计算机应用文摘》、中国学术期刊（光盘版）及电子科技文摘（光盘版）等多种国内外著名检索刊物列为统计源。

 论文摘要：基于互信息熵的图像配准方法已经被广泛应用于医学图像配准中，为克服互信息配准方法的不足，结合图像空间结构信息，本文提出一种基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法，设计了包括互信息熵、图像空间结构和形状特征点等多信息融合的配准新测度。算法首先采用改进的形态学梯度提取医学图像边缘轮廓；然后构造了以边缘区域特征和梯度信息为基础的特征点互信息能量函数，并通过最小化能量函数来获取配准参数；最后，结合梯度下降法优化策略，实现图像配准。实验研究表明，该方法在保证了配准精度的同时，配准速度较快、鲁棒性较好、综合性能优良，具有一定的临床推广价值。