基于脉冲发放皮层模型的医学图像融合方法研究

发布时间：2017-09-18 01:17

  本文关键词：基于脉冲发放皮层模型的医学图像融合方法研究

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【摘要】：在医学上为了对病情做出准确全面的诊断及治疗，往往需要对来自不同医学成像设备的图像信息进行研究分析。但在临床诊断中，单一模态的图像往往不能为医生提供所需的足够信息。因此，通过医学图像融合获得包含细节更丰富、信息更全面的融合图像，为准确地诊断和有效地治疗提供可靠的保障具有重要意义。 医学图像融合技术，作为一种有机结合各种医学影像信息的有效图像处理手段，在图像引导手术、图像引导放射治疗、非侵入性诊断和治疗计划制定等临床应用中起到重要作用。目前，国内外已有多种医学图像融合算法被提出，但这些算法均仅适用于某些特定类型的医学图像，缺乏良好的适用性和鲁棒性。 为解决上述问题，本文提出了基于脉冲发放皮层模型（Spiking Cortical Model，SCM）的两类医学图像融合方法。第一类方法利用SCM自身点火特性实现图像融合，该方法将待融合图像作为SCM网络的输入，激励神经元同步发放脉冲并达到点火状态，通过计算神经元的点火次数，依据点火次数取大和加权求和的融合规则，达到医学图像融合目的；第二类方法将SCM和非下采样Contourlet变换（theNonsubsampled Contourlet Transform, NSCT）相结合，以待融合图像经NSCT分解后的系数作为SCM网络的输入，有机结合SCM网络和NSCT变换的优势，在融合图像中获得更为丰富的细节信息。 本论文在四组不同模态的医学图像上对上述方法进行了融合实验，通过互信息、边缘保持度、局部结构相似性和全局图像质量指数指标对融合图像进行客观评价，，并与传统的空间域和变换域的医学图像融合算法进行了比对。实验结果表明，无论从主观定性评价还是从客观定量分析，本文提出的算法均优于传统的医学图像融合算法，具有很好的适用性和鲁棒性。
【关键词】：医学图像融合 脉冲发放皮层模型 NSCT变换 融合图像质量评价
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R310
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1、绪论9-14
• 1.1 研究背景、目的及意义9-10
• 1.2 医学图像融合研究现状10-12
• 1.3 课题研究面临的问题12
• 1.4 本文主要内容与结构安排12-14
• 2、医学图像融合概述14-23
• 2.1 医学图像融合概念14
• 2.2 医学图像融合框架14-16
• 2.3 医学图像融合层次16-17
• 2.4 医学图像融合方法17-20
• 2.5 医学图像融合评价方法20-22
• 2.6 本章小结22-23
• 3、基于 SCM 的医学图像融合方法23-33
• 3.1 脉冲发放皮层模型概述23-26
• 3.2 基于 SCM 的医学图像融合算法的设计26-27
• 3.3 实验结果与讨论27-32
• 3.4 本章小结32-33
• 4、基于 SCM 和 NSCT 的医学图像融合方法33-42
• 4.1 NSCT 变换简介33-36
• 4.2 基于 SCM 和 NSCT 的图像融合算法设计36-38
• 4.3 实验结果与讨论38-41
• 4.5 本章小结41-42
• 5、医学图像融合质量评价与分析42-54
• 5.1 医学图像融合评价标准42-48
• 5.2 对本文医学图像融合的评价及分析48-53
• 5.3 本章小结53-54
• 6、总结与展望54-56
• 6.1 本文总结54-55
• 6.2 展望55-56
• 致谢56-57
• 参考文献57-63
• 附录：攻读硕士学位期间取得的研究成果63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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本文编号：872514