基于MSVD和MPCNN模型的多模態(tài)醫(yī)學圖像融合算法研究
摘要：目的:提出一種聯(lián)合脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡改進模型(modified pulse coupled neural network,MPCNN)和多分辨奇異值分解(multi-resolution singular value decomposition,MSVD)的多模態(tài)醫(yī)學圖像融合算法。方法:第一步,采用MSVD將已配準的MRI和CT圖像分解成高頻和低頻子圖像;第二步,采用基于自適應連接因子的MPCNN方法融合低頻系數(shù),高頻系數(shù)采用絕對值取大進行融合,最大限度保存圖像細節(jié)信息;第三步,采用MSVD逆變換重建融合圖像。結(jié)果:8組CT和MRI圖像融合實驗表明,基于提出算法獲得的融合圖像對比度、清晰度和邊緣強度均最佳,且定量評價指標標準差、熵、互信息和邊緣強度均高于其他融合算法。結(jié)論:提出的MPCNN算法能有效克服傳統(tǒng)PCNN算法的局限性,與MSVD結(jié)合后融合性能優(yōu)越,具有較高普適性和實用性,是一種可行的CT和MRI圖像融合算法。
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中國數(shù)字醫(yī)學雜志
中國數(shù)字醫(yī)學雜志， 月刊，本刊重視學術(shù)導向，堅持科學性、學術(shù)性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：專題策劃——數(shù)據(jù)利用與隱私保護、數(shù)字醫(yī)學基礎研究、新技術(shù)應用、智慧醫(yī)院建設與實踐、智能醫(yī)學與數(shù)字診療、數(shù)據(jù)管理與利用、互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康、基層與區(qū)域衛(wèi)生信息化等。于2006年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。
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