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用價值。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),實現(xiàn)對目標(biāo)的本質(zhì)特征的描述。目前,如何利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法對腦腫瘤等目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確識別已成為電子信息和醫(yī)學(xué)探測領(lǐng)域研究的難點問題。非負(fù)張量分解(Non-negative Tensor Factorization,NTF)是一種較為高級的盲信號處理方法。本論文在非負(fù)的約束條件下,利用張量分解算法對腦腫瘤病人的MRI和MRSI信號進(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。并重點突出了這兩種圖像數(shù)據(jù)的優(yōu)勢和特點。同時,針對MRSI信號在剛提取出來時,存在一些較差信號會影響成像結(jié)果的問題,采取了一些方法對這些較差信號進(jìn)行預(yù)處理。2.對目前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,并對它們的特點進(jìn)行分析討論。其中,利用病人的MRSI信號仿真數(shù)據(jù),重點分析比較了對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。在對非負(fù)張量分解的基本概念和運算進(jìn)行說明的同時,針對特征提取問題,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,實現(xiàn)了MRSI波譜數(shù)據(jù)的特征提取,從而實現(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)確性方面實現(xiàn)優(yōu)勢互補,得到更具價值的腦腫瘤識別結(jié)果。最后通過真實病人數(shù)據(jù)的融合實驗,驗證了該方法具有較高的臨床輔助診斷價值。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：R310;TN911.7

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本文編號：2821702