本文關(guān)鍵詞：基于脈沖發(fā)放皮層模型的醫(yī)學圖像融合方法研究

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【摘要】：在醫(yī)學上為了對病情做出準確全面的診斷及治療，往往需要對來自不同醫(yī)學成像設備的圖像信息進行研究分析。但在臨床診斷中，單一模態(tài)的圖像往往不能為醫(yī)生提供所需的足夠信息。因此，通過醫(yī)學圖像融合獲得包含細節(jié)更豐富、信息更全面的融合圖像，為準確地診斷和有效地治療提供可靠的保障具有重要意義。 醫(yī)學圖像融合技術(shù)，作為一種有機結(jié)合各種醫(yī)學影像信息的有效圖像處理手段，在圖像引導手術(shù)、圖像引導放射治療、非侵入性診斷和治療計劃制定等臨床應用中起到重要作用。目前，國內(nèi)外已有多種醫(yī)學圖像融合算法被提出，但這些算法均僅適用于某些特定類型的醫(yī)學圖像，缺乏良好的適用性和魯棒性。 為解決上述問題，本文提出了基于脈沖發(fā)放皮層模型（Spiking Cortical Model，SCM）的兩類醫(yī)學圖像融合方法。第一類方法利用SCM自身點火特性實現(xiàn)圖像融合，該方法將待融合圖像作為SCM網(wǎng)絡的輸入，激勵神經(jīng)元同步發(fā)放脈沖并達到點火狀態(tài)，通過計算神經(jīng)元的點火次數(shù)，依據(jù)點火次數(shù)取大和加權(quán)求和的融合規(guī)則，達到醫(yī)學圖像融合目的；第二類方法將SCM和非下采樣Contourlet變換（theNonsubsampled Contourlet Transform, NSCT）相結(jié)合，以待融合圖像經(jīng)NSCT分解后的系數(shù)作為SCM網(wǎng)絡的輸入，有機結(jié)合SCM網(wǎng)絡和NSCT變換的優(yōu)勢，在融合圖像中獲得更為豐富的細節(jié)信息。 本論文在四組不同模態(tài)的醫(yī)學圖像上對上述方法進行了融合實驗，通過互信息、邊緣保持度、局部結(jié)構(gòu)相似性和全局圖像質(zhì)量指數(shù)指標對融合圖像進行客觀評價，，并與傳統(tǒng)的空間域和變換域的醫(yī)學圖像融合算法進行了比對。實驗結(jié)果表明，無論從主觀定性評價還是從客觀定量分析，本文提出的算法均優(yōu)于傳統(tǒng)的醫(yī)學圖像融合算法，具有很好的適用性和魯棒性。
【關(guān)鍵詞】：醫(yī)學圖像融合 脈沖發(fā)放皮層模型 NSCT變換 融合圖像質(zhì)量評價
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：R310
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1、緒論9-14
• 1.1 研究背景、目的及意義9-10
• 1.2 醫(yī)學圖像融合研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 課題研究面臨的問題12
• 1.4 本文主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排12-14
• 2、醫(yī)學圖像融合概述14-23
• 2.1 醫(yī)學圖像融合概念14
• 2.2 醫(yī)學圖像融合框架14-16
• 2.3 醫(yī)學圖像融合層次16-17
• 2.4 醫(yī)學圖像融合方法17-20
• 2.5 醫(yī)學圖像融合評價方法20-22
• 2.6 本章小結(jié)22-23
• 3、基于 SCM 的醫(yī)學圖像融合方法23-33
• 3.1 脈沖發(fā)放皮層模型概述23-26
• 3.2 基于 SCM 的醫(yī)學圖像融合算法的設計26-27
• 3.3 實驗結(jié)果與討論27-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 4、基于 SCM 和 NSCT 的醫(yī)學圖像融合方法33-42
• 4.1 NSCT 變換簡介33-36
• 4.2 基于 SCM 和 NSCT 的圖像融合算法設計36-38
• 4.3 實驗結(jié)果與討論38-41
• 4.5 本章小結(jié)41-42
• 5、醫(yī)學圖像融合質(zhì)量評價與分析42-54
• 5.1 醫(yī)學圖像融合評價標準42-48
• 5.2 對本文醫(yī)學圖像融合的評價及分析48-53
• 5.3 本章小結(jié)53-54
• 6、總結(jié)與展望54-56
• 6.1 本文總結(jié)54-55
• 6.2 展望55-56
• 致謝56-57
• 參考文獻57-63
• 附錄：攻讀碩士學位期間取得的研究成果63

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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本文編號：872514