由于醫(yī)學(xué)影像成像機(jī)制具有多樣性,因此通過不同成像機(jī)制所形成的醫(yī)學(xué)影像能夠反映的組織信息差異較大。例如,計算機(jī)斷層掃描（CT）圖像可以清晰的顯示骨骼等致密結(jié)構(gòu),而磁共振（MR）圖像能夠為軟組織提供高分辨率的解剖信息,但單一模態(tài)圖像有其局限性,只能反映單一方面的組織信息,無法提供全面、準(zhǔn)確的信息。在這種情況下,多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像融合則成為一種有效的解決方案,可以將不同模態(tài)圖像中的互補(bǔ)信息進(jìn)行提取,并融合為一幅完整的圖像,使其具有更多的顯著特征和有利于診斷的輔助信息,在醫(yī)療診斷和臨床操作中發(fā)揮著關(guān)鍵的作用。本文通過深入研究多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像融合理論及稀疏表示理論,針對其弊端做出的改進(jìn)和主要的研究內(nèi)容如下:針對基于稀疏編碼的醫(yī)學(xué)圖像融合方法存在的細(xì)節(jié)保存能力不足的問題以及單字典不能準(zhǔn)確地反映輸入圖像的復(fù)雜結(jié)構(gòu),導(dǎo)致重建圖像質(zhì)量不佳的問題,提出了一種基于卷積稀疏表示雙重字典學(xué)習(xí)與自適應(yīng)PCNN的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合方法。該方法首先通過已配準(zhǔn)的訓(xùn)練圖像去學(xué)習(xí)卷積稀疏與卷積低秩子字典,在兩個字典下使用交替方向乘子法（alternating direction multiplier method,ADMM）求得... 

【文章來源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合評價體系Fig2-5Multimodalmedicalimagefusionevaluationsystem


本文編號：3104669