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基于非下采样剪切波变换的PET/SPECT和MR图像融合
目的 针对PET/SPECT伪彩色图像空间分辨率低而MR灰度图像空间分辨率高的融合问题,探究一种新方法来提升PET/SPECT和MR图像的融合质量.方法 对待融合图像进行非下采样剪切波变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST),得到各自的低频子带和高频子带,然后采用绝对值取大规则去融合高频子带,采用本文提出的基于Haar小波的能量(Haar wavelet based energy,HWE)规则去融合低频子带,后对融合后的高、低频分量进行逆NSST从而获得融合图像.采用40组脑PET/SPECT和MR图像对本文所提出方法进行测试,并与其他典型的融合方法进行比较.结果 本文方法与基于DTC-WT,NSCT,NSCT-SR和NSST的融合方法进行测试,结果表明,本文方法在4个指标上优,1个指标上次优.结论 本文方法在PET/SPECT和MR图像的融合中具有优越性,可提升此类医学影像在辅助临床诊断和放疗手术计划中的精准性.
关键词： 图像融合 PET/SPECT图像 MR图像 非下采样剪切波变换 -
基于NSST变换和PCNN的医学图像融合方法
目的:融合PET/CT/MRI医学图像,使结果图像尽可能包含更多边缘和纹理特征等信息,以更好地区分病变、肿瘤与正常组织器官,为疾病诊断提供更多的有用信息.方法:提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的融合方法.首先,根据图像局部区域能量和,对图像NSST低频系数进行加权融合;然后,根据PCNN神经元的点火次数,选择图像NSST高频方向系数;后,通过逆NSST变换,得到融合后的图像.结果:分别对7组MRI/PET和CT/PET图像进行融合实验,其结果图像具有很好的视觉效果,且在互信息、边缘相似性、梯度相似性及空间频率4个指标综合评价中较其它算法更优.结论:本方法可以自适应捕获边缘和纹理信息,具有良好的融合效果.
