當(dāng)今的生物醫(yī)學(xué)成像技術(shù)已經(jīng)能夠在器官、組織、細(xì)胞、分子和基因等不同尺度水平上呈現(xiàn)生物體的形態(tài)結(jié)構(gòu)或功能代謝信息。然而,不同的成像模態(tài)具有不同的適用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)。將不同成像模態(tài)和尺度水平上的生物醫(yī)學(xué)影像信息進(jìn)行融合是生物醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的重要研究方向。深入開(kāi)展生物醫(yī)學(xué)影像融合技術(shù)研究對(duì)臨床影像學(xué)診斷、病變的精確定位、放療計(jì)劃的設(shè)計(jì)、外科手術(shù)方案的制定和療效評(píng)估等具有重要的學(xué)術(shù)意義和臨床價(jià)值。本論文對(duì)多模態(tài)生物醫(yī)學(xué)影像融合方法進(jìn)行了深入的研究,重點(diǎn)圍繞以下四個(gè)方面的工作展開(kāi)。（1）針對(duì)CT與MR影像的融合,提出了采用非下采樣剪切波變換（Nonsubsampled Shearlet Transform,NSST）和稀疏表示（Sparse Representation,SR）相結(jié)合的融合方法。首先利用NSST對(duì)CT和MR影像進(jìn)行分解。然后利用絕對(duì)值取大（Absolute Value Maximum,AVM）規(guī)則對(duì)高頻子帶進(jìn)行融合,并且利用基于SR的融合辦法對(duì)低頻子帶進(jìn)行融合。最后對(duì)融合得到的高頻和低頻子帶進(jìn)行NSST逆變換,獲得融合影像。該方法率先利用動(dòng)態(tài)群稀疏恢復(fù)（Dynamic Group S... 

【文章來(lái)源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：124 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖１．１以圖像融合為主題的科技論文數(shù)量走勢(shì)??根據(jù)待融合圖像的種類差別，圖像融合可分為多聚焦圖像融合、多曝光圖像??

圖１．２模板融合的待融合影像示例?（ａ）標(biāo)準(zhǔn)模板影像（ｂ）患者的影像（ｃ）融合結(jié)果??影像??

圖１．３單模態(tài)融合的待融合影像示例（ａ）ｔｌ時(shí)間的ＣＴ影像（ｂ）ｔ２時(shí)間的ＣＴ影像（ｃ）??ｔ３時(shí)間的ＣＴ影像（ｄ）融合結(jié)果影像??多模態(tài)融合是指對(duì)同一生物體的器官、組織或細(xì)胞等在不同成像方式（模態(tài)）??


本文編號(hào)：3085541