基于神经网络的医学图像融合算法研究

发布时间：2024-06-02 01:33

　　医学影像作为医学诊断的重要判断依据,保证图像信息的丰富度和清晰度至关重要。但单模态的医学影像表现内容单一,而融合图像包含多模态的图像信息,在临床实际操作中具有可行性,为医学诊断提供了更加可靠的依据。随着医学诊断要求的提高,医学图像融合效果符合人类视觉感知、减少先验知识对融合效果的影响和增强细节表现力是需要努力的方向。针对传统医学图像融合中图像存在伪影,且需要依靠先验知识手动设置融合规则和参数,导致融合效果存在不确定性、细节表现力不足的问题,本文从以下几方面进行了研究和改进:(1)提出基于拉普拉斯金字塔和卷积神经网络的医学图像融合方法,首先,将源图像分别输入区域拉普拉斯金字塔进行分解;然后,对卷积神经网络进行改进,将基于经验风险最小化的评价指标替换为基于结构风险最小化,通过步长为2的标准卷积层进行降维,采用改进的卷积神经网络通过不断迭代,生成最优权重图指导融合过程,通过实验确定最佳迭代次数;最后通过区域拉普拉斯金字塔的逆过程生成融合图像。通过仿真实验验证,该算法不仅在参数自适应方面取得良好的改进,并且在主观视觉和客观评价指标上都取得了良好的融合效果,在实际的应用中具有可行性。(2)提出基...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1三个不同层次上的多源图像融合FIG.1-1Schematicdiagramofmulti-sourceimagefusionatthreedifferentlevels

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图1-2神经元模型

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图1-3论文组织结构

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图2-1GAN的基本框架

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本文编号：3986659