阿爾茨海默病患者的PET圖像能夠反映腦部的新陳代謝變化,但是分辨率較低,難以看清發(fā)病部位的結(jié)構(gòu);而MRI圖像的分辨率較高,可以顯示清晰的組織結(jié)構(gòu),但不能顯示組織結(jié)構(gòu)的新陳代謝情況。將阿爾茨海默病患者的PET和MRI圖像進(jìn)行融合,從而確定代謝異常的具體部位,提高診斷準(zhǔn)確率�；赑ET和MRI三維圖像的空間特性選擇基于結(jié)構(gòu)張量的圖像融合方法,此融合方法簡單高效且融合圖像可保留更多的邊緣和細(xì)節(jié)信息。目前基于結(jié)構(gòu)張量的三維圖像融合中的問題主要有:梯度的計(jì)算未充分考慮鄰域體素的影響導(dǎo)致梯度準(zhǔn)確度較低,圖像分解時閾值設(shè)定的隨機(jī)性使得融合結(jié)果不穩(wěn)定,融合規(guī)則的選取對融合圖像的質(zhì)量產(chǎn)生直接影響。針對結(jié)構(gòu)張量的梯度直接算法考慮鄰域體素較少的問題,將二維Sobel算子引入三維PET和MRI圖像的梯度求解中,為了更好的適應(yīng)三維圖像的空間特性將其擴(kuò)展為三維Sobel算子�；诮Y(jié)構(gòu)張量的圖像分解中閾值隨機(jī)選取使分解結(jié)果具有隨機(jī)性,針對此問題提出基于跡的最佳分解,根據(jù)跡的閾值與評價指標(biāo)的擬合曲線的變化趨勢以及分解圖像和融合圖像的視覺效果確定跡的最佳閾值�；诟倪M(jìn)拉普拉斯的八鄰域加權(quán)和的融合規(guī)則在計(jì)算三維圖像能量時...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 圖像融合的層次
        1.2.2 像素級圖像融合方法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 基于結(jié)構(gòu)張量的圖像融合的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 PET和MRI成像原理及預(yù)處理
    2.1 PET成像原理
    2.2 MRI成像技術(shù)
        2.2.1 MRI基本理論
        2.2.2 MRI成像原理
    2.3 PET和MRI圖像預(yù)處理
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于結(jié)構(gòu)張量的PET和MRI圖像融合
    3.1 圖像融合的流程
    3.2 結(jié)構(gòu)張量的定義和基于結(jié)構(gòu)張量的圖像分解
        3.2.1 二維圖像的結(jié)構(gòu)張量的定義
        3.2.2 基于結(jié)構(gòu)張量的二維圖像分解
        3.2.3 三維圖像的結(jié)構(gòu)張量的定義
        3.2.4 基于結(jié)構(gòu)張量的三維圖像的分解
    3.3 基于結(jié)構(gòu)張量的PET和MRI圖像融合
        3.3.1 基于結(jié)構(gòu)張量的圖像融合
        3.3.2 基于結(jié)構(gòu)張量的圖像分解
        3.3.3 圖像融合與重構(gòu)
    3.4 圖像評價指標(biāo)
        3.4.1 主觀評價方法
        3.4.2 客觀評價方法
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與對比分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 結(jié)構(gòu)張量中梯度算法的改進(jìn)及基于跡的最佳分解
    4.1 三維圖像的梯度場計(jì)算
        4.1.1 三維圖像直接梯度計(jì)算法
        4.1.2 基于改進(jìn)Sobel算子的三維梯度計(jì)算
        4.1.3 不同梯度求法對融合結(jié)果的影響
    4.2 基于融合評價指標(biāo)的跡的閾值的確定
    4.3 閾值設(shè)定實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于改進(jìn)結(jié)構(gòu)張量的PET和MRI圖像融合
    5.1 基于改進(jìn)結(jié)構(gòu)張量的PET和MRI圖像融合
    5.2 拉普拉斯能量和的相關(guān)理論
    5.3 基于梯度能量的融合規(guī)則
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 研究內(nèi)容總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3794542