研究目的
将来自不同模态（PET、CT、SPECT、MRI）的图像进行融合，生成一幅兼具高空间分辨率与高光谱分辨率的单一融合图像，使其比任何源图像都更具信息量。
研究成果
快速离散曲波变换（FDCT）结合局部能量最大值（LEM）方法能有效融合多模态MRI与PET图像，生成兼具高空间分辨率与高光谱分辨率的单一图像。该技术通过整合不同模态的互补信息，为放射科医师提供诊断优势。
研究不足
该论文未明确提及局限性。
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[2018年IEEE计算、通信与信息学进展国际会议(ICACCI) - 印度班加罗尔(2018.9.19-2018.9.22)] 2018年计算、通信与信息学进展国际会议(ICACCI) - 基于曲波算法的多模态医学图像融合
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[2018年IEEE计算、通信与信息学进展国际会议(ICACCI) - 印度班加罗尔(2018.9.19-2018.9.22)] 2018年计算、通信与信息学进展国际会议(ICACCI) - 基于曲波算法的多模态医学图像融合
DOI：10.1109/ICACCI.2018.8554759
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
医学图像融合是将不同模态的图像进行组合，使融合后的图像比任何源图像都更具信息量。不同模态的图像包括PET、CT、SPECT和MRI。其中一幅输入图像具有高空间分辨率和低光谱信息，另一幅图像则具有高光谱分辨率，反之亦然。医学图像融合的目标是获得同时具备空间分辨率和光谱分辨率的单一图像。最常用的变换域方法（如曲波变换）被用于从源图像中提取更具体的信息。实验结果表明，融合后的图像具有更高的清晰度，其融合性能通过图像质量评估指标进行评价。
作者：
P. Mathiyalagan
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