赵佳
- 作品数：4 被引量：0H指数：0
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于自适应云模型的多模态医学图像融合方法研究
- 伴随着多维图像可视化技术和高性能计算机技术的迅猛发展,医学成像技术已经发展到了多维、动态、功能成像阶段,临床医学利用核磁共振成像(MRI)、电子计算机断层扫描(CT)、正电子发射断层扫描(PET)、单光子发射计算机断层扫...
- 赵佳
- 关键词：图像融合成像技术评价指标
- 文献传递
- 基于自适应云模型的多模态脑部图像融合方法
- 本发明请求保护一种基于自适应云模型的多模态脑部图像融合方法，属于医学图像处理领域。本发明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...
- 李伟生赵佳肖斌王国胤
- 文献传递
- 基于自适应云模型的多模态脑部图像融合方法
- 2016年
- 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向云发生器自适应地生成云模型;最后,设计云推理规则,得到融合后的图像。实验结果表明,相比传统融合方法,所提方法融合后的图像脑部特征更清晰,激活区域更明显,在主观融合效果与客观评价指标方面均有很大的提高。
- 赵佳肖斌李伟生王国胤
- 关键词：核磁共振成像评价指标
- 基于自适应云模型的多模态脑部图像融合方法
- 本发明请求保护一种基于自适应云模型的多模态脑部图像融合方法，属于医学图像处理领域。本发明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...
- 李伟生赵佳肖斌王国胤
