【摘 要】
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AD是威胁老年人健康的重大疾病。随着影像学的发展,不同模态的脑影像成为医生临床诊断的重要依据。单一模态反映人体脑组织的信息有限,其中功能成像PET从生理上反映神经突触的活性,但分辨率低;解剖成像MRI显示清晰的脑组织结构,但无法追溯到病理根本。将PET和MRI图像的优势互补生成融合图像,可提高AD诊断的特异性和准确性。目前常用的频域多尺度变换方法中,ShearLab 3D变换仍存在边缘细节模糊的问
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AD是威胁老年人健康的重大疾病。随着影像学的发展,不同模态的脑影像成为医生临床诊断的重要依据。单一模态反映人体脑组织的信息有限,其中功能成像PET从生理上反映神经突触的活性,但分辨率低;解剖成像MRI显示清晰的脑组织结构,但无法追溯到病理根本。将PET和MRI图像的优势互补生成融合图像,可提高AD诊断的特异性和准确性。目前常用的频域多尺度变换方法中,ShearLab 3D变换仍存在边缘细节模糊的问题;空域多尺度变换方法中,结构张量仍存在质量不稳定和对比度低的问题。针对ShearLab 3D变换高频子带的边缘和纹理特征的特点不同,本文提出ShearLab3D变换与方差阈值相结合的三频带分解,并引入鲸鱼优化算法获得最优方差阈值,将高频子带分为包含边缘特征的中高频子带和细节特征的高高频子带。但低频融合规则的平滑权重矩阵仍会弱化图像的细节纹理信息,提出一种改进的活跃度测量权重矩阵。针对ShearLab 3D变换参数对融合结果的影响,提出通过融合结果的主客观评价指标确定最优的尺度和剪切参数。针对结构张量算法中融合图像质量不稳定和对比度低的问题,本文提出基于改进结构张量与鲸鱼优化算法相结合的图像融合。针对融合图像中含有突出亮点,提出使用不同的迹阈值对PET和MRI图像分解。针对融合图像对比度低的问题,提出将平滑区和边缘区赋予不同权重进行线性增强。但迹阈值和权重值仅凭经验确定使融合结果不稳定,提出引入鲸鱼优化算法确定参数值最优组合。实验结果表明基于ShearLab 3D变换与方差阈值相结合的三频带分解主客观评价指标优于二频带分解。基于改进活跃度测量权重矩阵的低频融合规则主客观评价指标均优于其它权重矩阵。通过实验确定了ShearLab 3D变换的尺度和剪切参数。基于鲸鱼优化算法用于改进结构张量的参数优化主客观评价均优于其它优化算法。基于改进的结构张量与鲸鱼优化算法相结合的结果主客观评价均优于其它结构张量的结果。
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