【摘 要】
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多模态医学图像融合通过提取并综合不同模态的医学图像信息,获得对病灶部位更加清晰、全面、准确、可靠的图像描述,为医生对疾病的诊断和合理治疗方案的制定提供可靠的依据。
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金:基于多模态医学图像处理的多维可视化辅助诊疗关键技术研究(U1401252),国家自然科学基金:基于词袋模型的多特征融合物体识别方法研究(61272195), 重庆市基础与前沿研究杰青项目:模式识别与图像处理基础理论及应用研究(cstc2014jcyjjq40001)资助
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多模态医学图像融合通过提取并综合不同模态的医学图像信息,获得对病灶部位更加清晰、全面、准确、可靠的图像描述,为医生对疾病的诊断和合理治疗方案的制定提供可靠的依据。云模型理论是认知科学研究的新成果,具有兼顾随机性和模糊性的优点,在图像融合中的应用较少。借助云模型理论将来自不同模态的MRI(核磁共振成像)脑部图像、MRI与PET(正电子发射断层成像)、MRI与SPECT(单光子发射断层成像)脑部图像进行融合。首先,根据脑部图像自身的灰度直方图特征,对灰度直方图进行拟合;然后,由拟合曲线的谷值点划分区间并通过逆
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