基于MSVD和MPCNN模型的多模態醫學圖像融合算法研究
作者：宋方奔; 繆正飛; 張子齊 南京醫科大學附屬南京醫院(南京市第一醫院)放射科; 江蘇省南京210006
摘要：目的:提出一種聯合脈沖耦合神經網絡改進模型(modified pulse coupled neural network,MPCNN)和多分辨奇異值分解(multi-resolution singular value decomposition,MSVD)的多模態醫學圖像融合算法。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,高頻系數采用絕對值取大進行融合,最大限度保存圖像細節信息;第三步,采用MSVD逆變換重建融合圖像。結果: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。結論:提出的MPCNN算法能有效克服傳統PCNN算法的局限性,與MSVD結合后融合性能優越,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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