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医学图像融合

医学图像融合是医学图像后处理的研究热点 ,它充分利用多模式图像 ,获得互补信息 ,使临床的诊断和治疗更加准确  (本文共5页) 阅读全文>>

中国矿业大学
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多模态医学图像融合与质量评价关键技术研究

近年来,多模态医学图像融合在人类的大脑结构,病变定位、疾病诊断、治疗计划等扮演着极其重要的角色。医学图像具有不同的图像模态,具体可以分为解剖图像和功能图像。解剖图像包括计算机断层图像、磁共振图像、超声图像,它提供人体的形态学解剖细节。功能图像,包括正电子发射断层图像和单光子发射断层图像,提供代谢信息而不提供解剖细节。单一模态医学图像在局部细节信息描述上存在局限性,不足以提供医生获得疾病诊断的充足信息。因此,多模态医学图像融合是将不同成像方式的互补特征融合到一幅融合图像中的一种重要方法。临床上对不同融合图像的选择仍需医生凭借自身经验通过目测来完成,缺乏医学图像融合的评价标准,现有的客观质量评价方法不是针对医学融合图像设计的,在评价多模态融合图像时具有很大的局限性,而且很难融入到图像融合的设计和优化中。因此,研究多模态医学图像融合和质量评价具有重要的临床应用价值。论文研究工作主要围绕多模态医学图像融合和质量评价等关键技术问题展开,针...  (本文共117页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
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基于多分辨率分析的医学图像融合关键技术研究

医学图像融合是对多幅不同模态的医学图像进行信息综合,合成一幅包含所有源图像重要信息的融合图像的过程。该技术充分利用不同模态医学图像提供病灶信息的冗余性和互补性,以获得比单一模态医学图像更全面、更精确的病灶属性描述。随着多分辨率分析理论的发展和完善,基于多分辨率分析的图像融合已被公认为是性能更为理想的一类融合方法,但此类方法合成图像的质量很大程度上取决于执行图像多尺度分解的理论工具的性能。新近出现的具有平移不变性的非下采样的轮廓波变换(Non-Subsampled Contourlet Transform, NSCT)和非下采样的剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform, NSST)拥有更加完美的图像表述能力,更适合于图像的融合处理。本论文重点研究基于NSCT和NSST的多模态医学图像融合方法,主要研究内容和创新点概括如下:1.基于NSCT域的细节增强的医学图像融合方法针对许多图像融合方法不能...  (本文共139页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

多模医学图像预处理和融合方法研究

随着医学影像技术的快速发展,临床可用的不同模态医学图像越来越多,为了克服单一模态医学图像在局部细节信息描述上的局限性,研究者提出了多模医学图像融合技术。该技术通过提取和综合不同模态的医学图像信息,获得对病灶部位更加清晰、全面、准确、可靠的图像描述,为医生对疾病的诊断和合理治疗方案的制定提供可靠依据。多模医学图像融合是多源图像融合在医学领域的一个重要分支,作为一门多学科交叉的新兴科研领域,它不仅有着重要的科研价值同时也与人们日常生活息息相关。经过近三十年的发展,多模医学图像融合取得了不少阶段性成果,也形成了一些成熟的理论方法,但到目前为止在医学图像融合的几个关键环节上仍有许多问题有待解决。为了更好地解决这些问题,本文着眼于融合过程的几个关键环节,从“MRI图像灰度信息校正”、“源图像配准”、“多光谱与全色医学图像融合”和“显著信息保存的医学图像融合”等方面开展了医学图像预处理和融合的研究工作,主要内容和贡献如下:在医学图像预处理研...  (本文共120页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所)
中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所)

基于稀疏表示的医学图像融合技术研究

为了获取更加精确、更加丰富的医学图像信息,联合医学影像设备相继被推出。然而作为核心的医学图像融合技术却仍然存在着各种问题。所以急需一种快速、精确、稳定的医学图像融合系统,以满足医生和研究人员对更高维度医学影像信息的需求。首先,本论文对近些年来流行的基于空域、变换域和稀疏表示的医学图像融合算法进行了对比分析。基于稀疏表示的图像融合算法目前性能最优,但依然存在不能把待融合图像结构信息考虑到算法中和时间复杂度过高的问题。本论文采用“局部融合”的方法,改进了一种基于稀疏表示和非下采样轮廓波变换的医学图像融合算法。分别用CT/MR、CT/PET和MR-T1/MR-T2图像各12对、五种流行的医学图像融合算法对该算法进行对比评估。仿真结果表明,该算法在Q_0、Qe、Qw、Qab/f和MI算法性能参数上,相比于传统的基于稀疏表示的医学图像融合算法分别提高了16.5%、6.7%、11.1%、14.4%和21.2%,并且其融合的结果能很好地表示出...  (本文共82页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江理工大学
浙江理工大学

基于多尺度几何分析的医学图像融合算法研究

随着科学技术快速发展,诸多前沿科技和研究成果被运用到医学领域,涌现了大量高精度的医学成像技术。但是不同模态医学图像的成像原理各异,反映的人体生理信息存在不同的侧重点和缺陷,针对这一问题,提出了多模态医学图像融合技术。该技术将不同模态的医学图像信息进行整合和互补,同时保留了各自的优势特性,为临床诊断和治疗方案制定提供了更为全面、可靠、直观的信息依据。本文着眼于优化目前基于提升小波变换和基于双树复小波变换的融合算法存在的不足,提出了两种医学图像融合新算法,主要工作及研究内容如下:1)首先,介绍了多模态医学图像融合技术的背景和研究意义,描述了该领域国内外的研究现状和存在的研究挑战,并对本文的论文创新点做了简单概括。其次,阐述了不同模态医学图像的特征、图像融合流程等基础知识,并对基于空间域和变换域的传统融合算法进行了比较,指出了各自的优势和不足。最后,对目前主流的图像融合质量评价体系作了介绍。2)针对多模态医学图像特性以及医学应用需求,...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>