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改進(jìn)耦合字典學(xué)習(xí)的腦部DT/MR圖像融合

2017-12-01 | rar | 1.12 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  針對目前使用單字典表示腦部醫(yī)學(xué)圖像難以得到精確的稀疏表示進(jìn)而導(dǎo)致圖像融合效果欠佳,以及字典訓(xùn)練時(shí)間過長的問題,提出了一種改進(jìn)耦合字典學(xué)習(xí)的腦部計(jì)算機(jī)斷層成像( CT)/磁共振成像(MR)圖像融合方法。該方法首先將CT和MR圖像對作為訓(xùn)練集,使用改進(jìn)的K奇異值分解(K-SVD)算法聯(lián)合訓(xùn)練分別得到耦合的CT字典和MR字典,再將CT和MR字典中的原予作為訓(xùn)練圖像的特征,并使用信息熵計(jì)算字典原予的特征指標(biāo);然后,將特征指標(biāo)相差較小的原子看作公共特征,其余為各自特征,并分別使用“平均”和“選擇最大”的規(guī)則融合CT和MR字典的公共特征和各自特征得到融合字典;其次,將配準(zhǔn)的源圖像編纂成列向量并去除均值,在融合字典的作用下由系數(shù)重用正交匹配追蹤(CoefROMP)算法計(jì)算得到精確的稀疏表示系數(shù),再分別使用“2范數(shù)最大”和“加權(quán)平均”的規(guī)則融合稀疏表示系數(shù)和均值向量;最后通過重建得到融合圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對于3種基于多尺度變換的方法和3種基于稀疏表示的方法,所提方法融合后圖像在亮度、清晰度和對比度上都更優(yōu),客觀參數(shù)互信息、基于梯度、基于相位一致和基于通用圖像質(zhì)量指標(biāo)在三組實(shí)驗(yàn)條件下的均值分別力:4. 113 3、0.7131、0.463 6和0.7625,字典學(xué)習(xí)在10次實(shí)驗(yàn)條件下所消耗的平均時(shí)間為5. 96 min。該方法可以應(yīng)用于臨床診斷和輔助治療。

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