医学图像信息融合技术的发展

医学图像信息融合是医学图像处理、放射医学及医学影像学领域近几年兴起的一种新技术。应用医学图像信息融合技术 ,可以把不同模态的医学图像有机地结合起来 ,为临床诊断和治疗提供更完善的图像信息 ,从而使医学图像能更好地为现代医学服务。本文对医学图像信息融合技术及其研究现状作了详细的介绍和综述 ,并对其研究前景作了预测。     

医学图像融合技术的研究

利用图像融合技术,将不同模态的医学图像有机地结合在一起,可以充分利用各种医学图像的优点,为临床诊断和治疗提供帮助.本文主要介绍了医学图像融合技术的基本概念、发展情况、常用方法及面临的困难等,并对医学图像的研究前景作了预测.     

医学图象信息融合技术的发展

医学图象信息融合是医学图象处理、放射医学及医学影像学领域近几年兴起的一种新技术。应用医学图像信息融合技术,可以把不同模态的医学图像有机地结合起来,为临床诊断和治疗提供更完善的图像信息,从而使医学图像能更好地为现代医学服务。本文夺医学,图像信息融合技术及其研究现状作了详细的介绍和综述,并对其研究前景作了预测。     

基于小波分析的医学图像融合技术及其效果评价

多模医学图像融合技术是近年兴起的一种新技术，在医学影像技术学和放射医学领域中有极为重要的应用价值。本文中我们使用小波分析算法有效的实现了基于像素级的多重图像融合，并给出了量化的评判指标。实验结果表明，基于小波分析的医学图像融合技术能有效的保留原始多源图像的边缘和纹理特征。避免融合图像出现平均化。     

基于深度学习的多模态医学图像融合方法研究进展

医学图像融合方法可以将有用的信息整合到一张图上，提高单张图像的信息量。对多模态医学图像进行融合时，如何对图像进行有效的变换，提取到不同图像中独有的特征，并施以适当的融合规则是医学图像融合领域研究的重点。近年随着深度学习的快速发展，深度学习被广泛应用于医学图像领域，代替传统方法中的一些人工操作，并在图像表示、图像特征提取以及融合规则的选择方面显示出独特优势。本文针对基于深度学习的医学图像融合进展予以探讨，介绍了卷积神经网络、卷积稀疏表示、深度自编码和深度信念网络这些常用于医学图像融合的框架，对一些应用于融合过程不同步骤的深度学习方法进行分析和总结，最后，分析了当前基于深度学习的融合方法的不足并展望了未来的研究方向。     

一种基于PC的医学图像可视化系统

三维医学可视化是近年来计算机图形学和图像处理技术研究和应用的重要领域。本文在PC上对多模态脑肿瘤医学图像的可视化进行了研究，该系统对医学图像进行了配准、融合、分割及三维重建，并以多种显示方式对重建结果进行显示。为脑肿瘤在诊断、治疗方面提供了有力的工具。     

医学图像分割技术

图像分割是制约医学图像在临床上广泛应用的关键性问题。医学图像分割则是图像分割的一个重要应用领域。本文讨论了医学图像分割的目的和意义，简述了医学图像分割技术的进展，对近年来医学图像分割技术进行了综述。     

小波变换在医学图像融合中的应用

图像融合是医学图像处理中的关键技术。文中探讨了基于小波变换的医学图像融合方法。首先对源图像进行小波多尺度分解,然后采用基于窗口的融合规则进行小波系数融合,最后通过小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,该方法能在保留原图像信息的情况下增强融合图像的细节信息。     

图像融合技术及其在癫痫患者中的应用

癫痫灶的准确定位是决定癫痫外科疗效的关键步骤。利用多模态医学图像融合技术将MR与PET的影像融合能明显地提高癫痫病灶定位诊断的准确率，为癫痫外科手术治疗和立体定向放射外科治疗提供更准确的信息。将融合技术应用到临床数据，对20例癫痫疾病患者的影像数据作了融合研究，并由临床专家作了验证。     

医学图像可视化与相关技术及应用

医学图像可视化是医学图像处理领域中一个十分重要而有价值的部分,它产生的时间不长,基本理论,技术和应用范围正在不断发展完善,本从医学图像中可视化的算法开始,介绍可视化中三维重建,图像配准融合等技术及其医学应用,并对医学图像可视化最新发展,尤其是结合PACS在图像数据库管理,在线可视化等方面的发展作较为全面的介绍。     

医学图像分析的现状与展望

综述了医学图像分析的当前主要进展，包括理论模型、感兴趣区分割、图像配准与融合、时序图像的功能分析等传统研究。根据该领域的新进展，简述了基于内容的医学图像检索系统、标准数据集和评估准则的建立，以及医学图像分析商用软件等较新颖的热点。最后总结了医学图像分析领域面临的主要挑战和未来发展方向。     

基于小波包变换的医学图像融合方法

为满足医学图像临床辅助诊断和治疗的需要,将小波包变换和自适应算子相结合,提出一种新的医学图像融合算法.算法首先对已配准的医学图像进行小波包分解,并采用自适应算子对小波系数及分解子图像进行处理,通过小波包重建,获得高质量的医学融合图像.该方法克服了小波变换不能兼顾图像高频成分的缺陷,并且可以根据不同的医学图像自动调整融合规则的权重系数,有效避免了设置固定权重系数造成的融合误差.实例融合仿真验证了算法的有效性和先进性.     

医学图像可视化与相关技术及应用

医学图像可视化是医学图像处理领域中一个十分重要而有价值的部分。它产生的时间不长 ,基本理论、技术和应用范围正在不断发展完善。本文从医学图像可视化的算法开始 ,介绍可视化中三维重建、图像配准融合等技术及其医学应用 ,并对医学图像可视化最新发展 ,尤其是结合 PACS在图像数据库管理、在线可视化等方面的发展作较为全面的介绍     

医学图像配准方法分类

医学图像配准是医学图像融合的前提，具有重要的临床诊断和治疗价值，它可以把来自不同模态、不同人或不同时间的多幅图像进行配准。本文依据九个标准对医学图像配准的方法进行了总结。     

一种电阻抗图像与CT图像融合方法研究

研究一种电阻抗功能图像与CT结构图像相融合的方法,获得既能反映电阻抗分布又能反映组织结构的医学图像.以人体呼吸过程的电阻抗图像及胸部CT图像的融合为例,首先采用disk算子对CT图像滤波,再用canny算子提取CT图像轮廓,将提取后的结构图像构建EIT正问题模型,并进行正问题求解,更新灵敏度矩阵,且基于共轭梯度算法重建EIT图像,然后用小波算法将EIT图像与CT结构图像进行融合.在融合图像中,电阻抗功能变化信息在结构图像中凸显出来,可实现电阻抗变化区域的初步定位.研究结果表明,电阻抗功能图像与CT结构图像的融合有效、可行.本研究为实现电阻抗成像技术与其他成像技术的信息互补、进一步发挥EIT功能成像技术的优势奠定基础.     

三种医学图像格式的融合性能研究

医学图像的不同格式影响着图像融合性能,恰当选取合适的图像格式是医学图像融合技术的前提。本文首先选择常用的BMP、JPG、PNG图像格式,采用典型的小波变换进行小波融合,然后选用无下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)进行融合对比验证。实验结果显示PNG格式图像无论在融合性能还是运行时间和存储空间都具有优势。     

MRI图像的小波融合处理

背景：小波图像融合是将两幅图像融合在一起,以获取对同一场景的更为精确、全面、可靠的图像描述。 目的：用小波变换图像融合技术融合MRI脑梗死图像,以恢复缺损图像。 方法：图像融合的主要机制是利用二维小波分析法对MRI脑梗死图像进行小波分解,并对高低频信号采用多种融合方式进行融合。通过对比不同融合方式后的效果图,找出最适合本部位MRI图像的融合方法。 结果与结论：不同方式的融合技术能成功修复不同的缺损部位,多种融合方式的合适组合能完全修复多处缺失部位。对于文中给出的MRI脑梗死图像,采用最小值融合方式的融合效果最好。提示使用二维小波分析法处理医学图像,简便快捷,能有效改善图像的视觉效果,辅助临床诊断。     

图像融合在现代放疗技术中的应用进展

三维适形调强放射治疗（3DCRT-IMRT）、立体定向放射治疗（SRS-SBRT）等现代放射治疗技术已经成为放射治疗的主流,精准勾画靶区范围成为治疗的基础和关键,单纯依靠定位CT图像已经不能满足精准放射治疗的需要。医学图像融合技术特别是定位CT融合磁共振图像、定位CT融合PET/CT图像的发展促进了精准放射治疗的发展,而定位CT和MRI弥散加权序列融合,因其功能影像的优点以及价格低廉,易于推广,有望为现代放射治疗提供新的研究视角。本文综述图像融合在现代放疗技术中的应用进展及不同医学影像融合技术在放射治疗中的作用。     

多模态医学图像融合技术的研究与进展

医学图像融合技术是影像学技术在医学上极具特色的应用,它将解剖影像与功能影像两者有机的结合起来,实现了从单一的形态学诊断进入到功能与形态相结合的综合影像诊断。重点介绍了多模态医学图像融合的意义、融合技术的分类以及各实现方法的原理,主要包括加权平均法、多分辨金字塔法、小波变换法等常用技术,并分析了当前该领域存在的技术难点以及发展前景。     

医学图像三维可视化系统的设计

本文介绍了医学图像三雏可视化的预处理技术，医学图像三维重建的可视化主流算法及可视化系统主要采用的交互显示技术，在比较分析各种技术的基础上，提出了适合在高档PC机上开发医学图像三维可视化系统采用的方法。