生物醫(yī)學(xué)圖像的研究方興未艾,并且隨著各種成像技術(shù)的不斷地發(fā)展,為生物醫(yī)學(xué)成像提供了很多新的方法。其中,圖像融合方法能為整合多模態(tài)和運(yùn)用新模態(tài)圖像信息提供幫助,其在基礎(chǔ)研究和臨床課題中有很大的運(yùn)用價(jià)值。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能整合不同形式的數(shù)據(jù),并用低維形式重新表達(dá),實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的本質(zhì)特征的描述。目前,如何利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法對(duì)腦腫瘤等目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別已成為電子信息和醫(yī)學(xué)探測(cè)領(lǐng)域研究的難點(diǎn)問題。非負(fù)張量分解(Non-negative Tensor Factorization,NTF)是一種較為高級(jí)的盲信號(hào)處理方法。本論文在非負(fù)的約束條件下,利用張量分解算法對(duì)腦腫瘤病人的MRI和MRSI信號(hào)進(jìn)行降維、特征提取、融合等處理,并取得很好的效果。本文的主要工作如下:1.介紹了腦部核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)與核磁共振波譜圖像(Magnetic Resonance Spectroscopy Imaging,MRSI)的形成過程。并重點(diǎn)突出了這兩種圖像數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)。同時(shí),針對(duì)MRSI信號(hào)在剛提取出來時(shí),存在一些較差信號(hào)會(huì)影響成像結(jié)果的問題,采取了一些方法對(duì)這些較差信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。2.對(duì)目前MRSI圖像的特征提取算法,本文介紹了幾種流行的傳統(tǒng)算法,并對(duì)它們的特點(diǎn)進(jìn)行分析討論。其中,利用病人的MRSI信號(hào)仿真數(shù)據(jù),重點(diǎn)分析比較了對(duì)上述算法在特征提取方面的準(zhǔn)確性。3.研究了非負(fù)張量分解算法及其應(yīng)用。針對(duì)傳統(tǒng)算法在特征提取方面存在的缺陷,提出引入非負(fù)張量分解算法來解決問題。在對(duì)非負(fù)張量分解的基本概念和運(yùn)算進(jìn)行說明的同時(shí),針對(duì)特征提取問題,給出了CP分解和TUCKER分解兩種基本算法。4.利用非負(fù)張量分解,實(shí)現(xiàn)了MRSI波譜數(shù)據(jù)的特征提取,從而實(shí)現(xiàn)了MRSI空間分布的最終形成。通過使用加權(quán)平均算法,實(shí)現(xiàn)了不同模態(tài)數(shù)據(jù)的融合。從而使得這兩種數(shù)據(jù)的信息在分辨率和準(zhǔn)確性方面實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),得到更具價(jià)值的腦腫瘤識(shí)別結(jié)果。最后通過真實(shí)病人數(shù)據(jù)的融合實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法具有較高的臨床輔助診斷價(jià)值。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：R310;TN911.7

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本文編號(hào)：2821702