【摘 要】
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医学图像融合是现代医学影像学的一个新的研究方向,是信息融合的一个重要分支.医学图像融合研究的主要目的是对在临床上广泛使用的诸如CT、MRI,PET、SPECT、Ultrasound以及DS
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医学图像融合是现代医学影像学的一个新的研究方向,是信息融合的一个重要分支.医学图像融合研究的主要目的是对在临床上广泛使用的诸如CT、MRI,PET、SPECT、Ultrasound以及DSA等多源医学图像信息进行有机综合,最大限度地挖掘有用信息,以提高医学成像质量、诊断的准确性和治疗精度.该文对医学图像融合的基本理论和方法进行了系统地研究,并对其中的关键技术和理论方法做了较为深入的探索.该文的工作和创新之处包括如下几个部分:(1)将分形理论和小波分析方法应用于医学图像融合的预处理(其中包括: 二维矢/冠状面图像重建、基于轮廓的三维表面重建、三维密度场重建 等),与其它方法比较,提高了图像重建精度.(2)提出了面向应用的图像融合思想,在不同变换域内,对特征级图像融合算法进行了研究.(3)通过对小脑关节控制器(CMAC)的研究,提出了基于神经网络的决策级 医学图像融合方案,克服了采用传统Bayes决策需要对先验信息建模和 参数估计的问题.其中包括对CMC地址空间编码的压缩算法;基于CMAC 学习的医学图像估计;基于CMC实现决策级上的医学图像融合.(4)针对医学图像融合方法的评价问题,提出了基于互信息的评价方法和基 于小波变换系数极大模的客观评价方法,对于医学图像融合方法评价进 行了定量的描述.
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