基于壓縮感知和NSCT-PCNN的PET/CT醫(yī)學(xué)圖像融合算法

王文文，王惠群，陸惠玲,周　濤,

(寧夏醫(yī)科大學(xué)　a.管理學(xué)院; b.理學(xué)院,銀川　750004)

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基于壓縮感知和NSCT-PCNN的PET/CT醫(yī)學(xué)圖像融合算法

王文文a，王惠群a，陸惠玲b,周濤a,b

(寧夏醫(yī)科大學(xué)a.管理學(xué)院; b.理學(xué)院,銀川750004)

摘要：針對非下采樣Contourlet變換(NSCT)后計算復(fù)雜度高以及醫(yī)學(xué)融合圖像質(zhì)量差等問題,提出一種基于壓縮感知和脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)(PCNN)的圖像融合方法。首先將源圖像進(jìn)行NSCT單層分解；其次，對計算量較大的高頻子帶采用高斯隨機(jī)測量矩陣進(jìn)行壓縮測量，融合規(guī)則選用絕對值取大的方法，對融合后的高頻圖像采用正交匹配追蹤算法(OMP)進(jìn)行重構(gòu)；然后對低頻子帶采用基于PCNN 的融合規(guī)則，將低頻子帶系數(shù)作為信號激勵 PCNN 網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)低頻圖像的特性選擇較大點火次數(shù)的系數(shù)作為低頻子帶融合系數(shù)；最后對高頻融合圖像和低頻融合圖像通過NSCT逆變換，得到最終的融合圖像。實驗結(jié)果表明：該算法無論從人眼視覺效果還是客觀評價指標(biāo)上均優(yōu)于其他算法，且具有較強的魯棒性。

關(guān)鍵詞：壓縮感知;非下采樣Contourlet變換;PCNN;PET/CT;醫(yī)學(xué)圖像融合

醫(yī)學(xué)圖像融合是將人體同一部位的不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像，經(jīng)過配準(zhǔn)、疊加、變換等預(yù)處理，進(jìn)而得到一幅能充分表達(dá)疾病解剖和功能信息的新圖像[1]。不同模態(tài)的成像可以反映病灶的不同信息，如CT圖像具有很高的空間分辨率，骨骼成像清晰，但對軟組織的對比度較低；PET圖像反映了豐富的人體代謝信息，但解剖結(jié)構(gòu)不清晰。PET/CT融合圖像結(jié)合兩種成像方法的優(yōu)勢，綜合顯示病灶部位的解剖和功能信息，提高了病灶定位的精確度和可識別度，為醫(yī)生正確地診斷和治療疾病提供了更加有效的影像學(xué)參考。

為避免小波變換在高維信息處理時由于方向信息有限，導(dǎo)致不能有效地反映高維信息的奇異性等缺點，Do等[1]提出了輪廓波變換(contourlet transform)理論，Contourlet變換是一種多分辨率、局域性和多方向的稀疏表示方法，很好地彌補了小波變換的缺陷。但Contourlet 變換過程中需要進(jìn)行上下采樣，不具有平移不變性。NSCT去除了下采樣的環(huán)節(jié)，在繼承了Contourlet變換優(yōu)點的同時，又具備良好的方向性及平移不變性，避免了Gibbs現(xiàn)象的發(fā)生[3-5]，能有效表達(dá)出圖像的細(xì)節(jié)特征，提高了視覺效果。但是NSCT在圖像融合中的計算復(fù)雜度高，高頻圖像在多方向上的分解會產(chǎn)生大量的冗余數(shù)據(jù)。本文將NSCT與壓縮感知(CS)理論相結(jié)合用于計算量較大的高頻信息融合，CS理論不需要對信息進(jìn)行完全采樣，大大降低了數(shù)據(jù)量，有效提高了圖像融合的效率和質(zhì)量，同時減少了圖像存儲空間和傳輸成本[6]。

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(pulse coupled neural network,PCNN) 是模擬貓的視覺特性發(fā)放同步脈沖而形成的一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時在圖像處理時引入了耦合調(diào)制機(jī)制，因此被廣泛應(yīng)用于圖像融合[7]和分割[8-9]等領(lǐng)域。PCNN在做圖像融合處理時，利用仿生機(jī)制將圖像特點與脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)的視覺特性相結(jié)合，得到了較好的圖像融合效果。因此，本文在結(jié)合了壓縮感知和非下采樣Contourlet變換的基礎(chǔ)上，將源圖像分解到不同尺度和方向子帶內(nèi)后，根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像的特性對低頻子帶采用PCNN融合方法，選擇較大點火次數(shù)的系數(shù)作為低頻子帶融合系數(shù)。而對于高頻子帶采用基于壓縮感知理論的圖像融合方法，實驗結(jié)果表明:本文算法在減少了計算復(fù)雜度的同時，更多地保留了圖像的有用信息和細(xì)節(jié)特征，無論從主觀還是客觀評價指標(biāo)中相對于其他融合算法都有了顯著的提高。

1非下采樣Contourlet變換

圖1　NSCT變換的實現(xiàn)過程

2壓縮感知理論

假設(shè)任一圖像f(f∈RM×N)，基向量為ψi(i=1,2,…,N)，對f進(jìn)行變換，則f可表示為

(1)

其中:f是圖像在時域的表示;α是圖像在ψ域的表示。若上式中α的非零值K遠(yuǎn)小于N，或者α經(jīng)排序后呈指數(shù)級衰減并趨近于零，則認(rèn)為圖像f已經(jīng)完成壓縮。

以上過程采用了壓縮策略，即構(gòu)造一個與非下采樣Contourlet 變換不相關(guān)的壓縮感知測量矩陣，對原始圖像經(jīng)過變換后的表示進(jìn)行線性投影得到壓縮測量值y，實現(xiàn)信號從N維降為M維，用以精確的重構(gòu)信號或者圖像[13]，采樣過程可表示為

(2)

其中:φ為觀測矩陣;Θ(M×N)為感知矩陣。只有稀疏表示的變換基ψ和測量矩陣φ具有非相關(guān)性，即投影矩陣Θ滿足等距約束性(restricted isometry property，RIP)，信號f通過求解這種最優(yōu)化問題式(3)對壓縮測量值進(jìn)行精確恢復(fù)，得到重構(gòu)后的圖像。

(3)

圖2是基于NSCT變換后的壓縮感知圖像重構(gòu)框架，由于圖像經(jīng)過NSCT變換后已經(jīng)具有稀疏性，因此不用通過稀疏表示來得到稀疏矩陣。本文采用的是高斯隨機(jī)矩陣進(jìn)行壓縮采樣，它幾乎和任意的稀疏矩陣不相關(guān)。重構(gòu)算法中常用的正交匹配追蹤算法(OMP)是通過貪婪追蹤進(jìn)行重構(gòu)的方法，其特點在于重構(gòu)過程中每一步迭代運算會從觀測矩陣中選取一個與殘差信號最相似的測量值，這些測量值會組成重構(gòu)矩陣的集合，集合中的測量值經(jīng)過正交化處理后將信號投影到測量值構(gòu)成的正交空間上，最后得到信號在這一正交空間上的投影分量與殘差。

圖2　基于壓縮感知的圖像重構(gòu)框架

3脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)

PCNN自20世紀(jì)90年代由Eckhom提出以來，受到了人們廣泛的研究和應(yīng)用。它是由多個神經(jīng)元互聯(lián)而成的反饋性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有全局的耦合性和同步脈沖性。標(biāo)準(zhǔn)的PCNN神經(jīng)元一般由接收部分、調(diào)制部分和脈沖發(fā)射器3部分組成[14]。PCNN神經(jīng)元是一個復(fù)雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)，參數(shù)設(shè)置較為復(fù)雜，因此在實際應(yīng)用中通常使用簡化的PCNN模型。如圖3所示是PCNN簡化模型的結(jié)構(gòu)。

圖3　PCNN簡化模型結(jié)構(gòu)

PCNN在用于二維圖像處理時，可以看成是一個單層的橫向連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元數(shù)和處理圖像的像素個數(shù)相等，且存在一一對應(yīng)的關(guān)系。PCNN神經(jīng)元在圖像處理時的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

4基于CS和NSCT-PCNN的醫(yī)學(xué)圖像融合算法

4.1算法思想

本文提出一種基于CS和NSCT-PCNN的PET/CT醫(yī)學(xué)圖像融合算法，算法流程如圖4所示。

圖4　本文融合算法流程

首先對已經(jīng)配準(zhǔn)的PET和CT圖像分別進(jìn)行單層NSCT變換，吳巧玲等[15]已證明僅用單層NSCT變換就可重建出高質(zhì)量圖像。通過NSCT分解后得到1個低頻子帶和8個方向的高頻子帶。根據(jù)不同子帶的特點，分別采用不同的融合規(guī)則。其中低頻子帶采用PCNN融合算法，由于分解后的高頻具有稀疏性，因此采用在壓縮感知理論下對高頻系數(shù)絕對值取大的融合規(guī)則，利用正交匹配追蹤算法重構(gòu)融合后的高頻圖像。然后將融合后的高頻子帶重構(gòu)并且與融合后的低頻子帶經(jīng)過NSCT逆變換得到最終的融合圖像。最后，通過對比實驗充分驗證本文算法的可行性和有效性。

4.2關(guān)鍵技術(shù)

4.2.1低頻融合規(guī)則

由于醫(yī)學(xué)圖像成像機(jī)制的不同，PET圖像提供的代謝信息對比度低，CT圖像空間分辨率高但含噪聲干擾大，影響了圖像的視覺效果[16]，這要求圖像融合規(guī)則的設(shè)計充分考慮醫(yī)學(xué)圖像的特點。源圖像經(jīng)過NSCT變換后的低頻子帶包含了源圖像的大部分能量[17]。簡單的基于像素的融合規(guī)則如平均法應(yīng)用于低頻子帶，會降低融合中的計算復(fù)雜度，但同時圖像的對比度也會減弱，導(dǎo)致融合圖像的邊緣變得模糊。因此本文在低頻子帶中采用PCNN的融合規(guī)則，將經(jīng)過NSCT變換后的低頻子帶系數(shù)作為PCNN的外部輸入來激勵神經(jīng)元，進(jìn)而產(chǎn)生神經(jīng)元脈沖，一次脈沖輸出即為一次點火。最后根據(jù)計算得到的點火次數(shù)來確定圖像融合的系數(shù)。設(shè)CA,S(i,j)和CB,S(i,j)為源圖像經(jīng)過NSCT變換后在S層上的低頻子帶系數(shù)，Tk,S(i,j,n) 表示神經(jīng)元(i,j)在第S層分解后的低頻子帶系數(shù)經(jīng)過n次迭代后產(chǎn)生的總的點火次數(shù)。

其實現(xiàn)過程如下：

① 將CA,S(i,j)和CB,S(i,j)作為F通道的輸入來激勵PCNN；

② 網(wǎng)絡(luò)初始化，LS(i,j,0)=0,US(i,j,0)=0,TS(i,j,0)=0；

③ 利用式(4)～(8)計算出各個中間結(jié)果；

④ 利用TS(i,j,n)=TS(i,j,n-1)+YS(i,j,n)來計算點火次數(shù)；

⑤ 設(shè)定一個迭代次數(shù)Nmax,當(dāng)n

(9)

則低頻子帶的融合系數(shù)為

CF,S(i,j)=ωACA,S(i,j)+ωBCB,S(i,j)

(10)

4.2.2基于壓縮感知的高頻融合規(guī)則

(11)

5仿真實驗及分析

5.1實驗環(huán)境及參數(shù)設(shè)置

硬件環(huán)境：仿真硬件平臺為Pentium(R)Dual-CoreCPUE6700，3.2GHz，2.0GB內(nèi)存，操作系統(tǒng)為Windows7。

軟件環(huán)境：軟件MatlabR2012b。

實驗數(shù)據(jù)：實驗采用一組肺癌經(jīng)配準(zhǔn)后的PET及CT圖像，圖像大小為256×256像素。驗證實驗則采用3組其他肺癌配準(zhǔn)后的PET及CT圖像，圖像大小為356×356像素。

NSCT變換參數(shù)設(shè)置：濾波層級為1，方向級數(shù)為3，其中NSP結(jié)構(gòu)采用“9-7”雙正交

小波分解，NSDFB采用“pkva”梯形濾波器。壓縮測量選取50%的采樣率。

5.2實驗結(jié)果及分析

實驗1與多尺度圖像融合算法的比較

為了檢驗壓縮感知理論在圖像融合中的優(yōu)勢，將分別與NSCT變換圖像融合和Contourlet變換圖像融合進(jìn)行比較，本文算法的采樣率定為50%。圖5(c)采用Contourlet變換的融合方法，圖5(d)采用NSCT變換的融合方法，圖5(c)和(d)的低頻融合規(guī)則均為加權(quán)平均法，高頻融合規(guī)則均為局部區(qū)域能量最大法。圖5(e)為NSCT變換，低頻采用PCNN的融合規(guī)則，高頻采用取極大值的方法，圖5(f)為本文算法的融合圖像。

對融合圖像的評價主要從主觀視覺效果和客觀指標(biāo)的角度出發(fā)，由圖5不難看出：本文融合算法得到的融合圖像的清晰度、邊緣輪廓、紋理信息比其他融合算法的融合效果更好，質(zhì)量更高，并且融合圖像清楚地反映了病灶的輪廓以及與組織和器官的毗鄰關(guān)系。為了定量評價不同客觀指標(biāo)下融合圖像的質(zhì)量，本文選取標(biāo)準(zhǔn)差(SD)、平均梯度(MG)、空間頻率(SF)、清晰度(MC)、互信息(MI)、信息熵(IE)以及邊緣信息(QAB/F)來客觀地分析融合圖像的效果，如表1所示。

圖5　不同算法的融合結(jié)果

通過客觀評價指標(biāo)可以看出：本文方法所得到的融合圖像在SD,MG,SF,MC,QAB/F均優(yōu)于其他3種方法，MI,IE略低于NSCT-PCNN方法。由此可以看出，本文算法不僅提高了融合圖像的質(zhì)量，同時有效降低了存儲空間及計算復(fù)雜度。主觀視覺和客觀評價指標(biāo)上一致表明本文算法的圖像融合效果較好，進(jìn)一步驗證了該算法的優(yōu)越性。

實驗2與基于壓縮感知的多尺度變換圖像融合方法的對比

為驗證本文采取的低、高頻子帶融合規(guī)則的有效性，將本文融合算法分別與基于壓縮感知的NSCT變換和Contourlet變換的其他融合規(guī)則的融合效果進(jìn)行比較，圖6(a)為NSCT變換，圖6(b)為Contourlet變換，圖6(a)、(b)的融合規(guī)則均為低頻融合規(guī)則均為加權(quán)平均法，高頻融合規(guī)則均為局部區(qū)域能量最大法。表7為3種融合方法在客觀指標(biāo)上的比較。

通過對以上3種方法從主觀視覺方面的評價可知：圖6(a)有明顯的頻譜疊加現(xiàn)象，細(xì)節(jié)信息丟失；圖6(b)的清晰度較差；而圖6(c)無論從對比度、清晰度以及亮度方面都明顯優(yōu)于其他兩種方法。其次在客觀評價中，由表2不難看出，本文算法中所有的指標(biāo)值都明顯高于其他兩種融合方法。本算法的標(biāo)準(zhǔn)差比其他兩種方法中最大的提高了2.4倍，空間頻率提高了24.15%，信息熵提高了19.34%，平均梯度提高了35.95%，圖像清晰度提高了10.84%，互信息提高了88.05%，邊緣信息提高了87.27%。由此可以看出，本文算法得到的融合圖像在細(xì)節(jié)信息和融合效果上都有明顯的提高，充分說明了該算法的有效性。

圖6　壓縮感知理論下不同算法的融合結(jié)果

實驗3其他肺癌PET/CT圖像融合圖像

為了說明本文算法具有較好的魯棒性，通過對其他幾種肺癌的PET/CT圖像進(jìn)行融合檢驗，如圖7是3種肺癌患者的PET/CT圖像，結(jié)果顯示本文算法能較好地應(yīng)用于其他圖像的融合中。融合圖像既包含了CT圖像中病灶的輪廓信息，又包含了PET圖像中病灶的代謝情況，融合效果較好，同時客觀指標(biāo)值也驗證了本文算法的優(yōu)勢。

圖7　3種肺癌患者的PET/CT圖像融合結(jié)果

組別SDMGSFMCMIIEQAB/FContourlet6.45210.10821.30571.02741.30576.65210.4956NSCT6.88470.18462.01171.12281.61175.88470.3825NSCT-PCNN52.24477.372518.14617.3154.987.71640.5718本文算法52.5327.448618.29517.39054.97257.24640.5783

表2　3種方法客觀評價指標(biāo)數(shù)據(jù)

表3　3種融合圖像的客觀評價指標(biāo)數(shù)據(jù)

通過以上實驗證明，本文算法無論在主觀評價還是客觀指標(biāo)上都有明顯的優(yōu)勢，同時驗證實驗也說明了該算法的魯棒性，適用于其他疾病的PET/CT圖像的融合，為精確的病灶定位及手術(shù)治療提供了有利的影像依據(jù)。本文算法結(jié)合了非下采樣Contourlet變換和壓縮感知理論的優(yōu)勢，即避免了Contourlet變換產(chǎn)生的頻譜疊加現(xiàn)象，又去除了高頻子帶的冗余信息，減少了計算復(fù)雜度。低頻采用PCNN的融合規(guī)則，充分考慮了點火次數(shù)與低頻的灰度值的關(guān)系，有效保留了圖像的邊緣及過渡區(qū)域的信息，使圖像更清晰。

6結(jié)束語

針對PET/CT醫(yī)學(xué)圖像融合的特殊性，融合圖像要充分保留CT圖像的背景及邊緣信息以及PET圖像中病灶的代謝情況，因此需要選擇相應(yīng)的融合規(guī)則。本文提出一種結(jié)合非下采樣Contourlet變換和壓縮感知的醫(yī)學(xué)圖像融合方法，并針對該變換能實現(xiàn)圖像最優(yōu)稀疏表示的特點，對分解后的高頻子帶進(jìn)行壓縮測量，有效重構(gòu)了圖像的細(xì)節(jié)和紋理等信息。而低頻采用PCNN的融合規(guī)則，充分考慮了醫(yī)學(xué)圖像的特性，實驗結(jié)果也證實了該方法保留了更多原圖像中的的邊緣信息和代謝特征，更適合人眼視覺特性。本文算法用于醫(yī)學(xué)圖像融合，在改善圖像質(zhì)量的同時，降低了圖像的采樣率，且融合效果明顯優(yōu)于其他方法，有利于進(jìn)一步提高醫(yī)學(xué)診斷的準(zhǔn)確率和效率，同時也為以后的遠(yuǎn)程醫(yī)療提供了技術(shù)支持。

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(責(zé)任編輯何杰玲)

PET/CT Medical Image Fusion Algorithm Based on Compressive Sensing and NSCT-PCNN

WANG Wen-wena, WANG Hui-quna, LU Hui-lingb, ZHOU Taoa, b

( a.School of Management; b.School of Science,Ningxia Medical University, Yingchuan 750004, China)

Abstract:For the high computation complexity and poor medical fusion images under non-subs ampled contourlet transform(NSCT), a method of image fusion based on compressed sensing and PCNN was proposed. Firstly, the source images were decomposed in monolayer with NSCT. Secondly, the Gauss random matrix in high frequency which has large calculation was used for compression measurement, and a method based on maximum value was utilized to fuse the high-frequency components respectively. High frequency measurement was reconstructed using the orthogonal matching pursuit(OMP) method after fusion. Third, a fusion rule based on PCNN was adopt in low frequency sub-band coefficient, and it was input into PCNN network as the signal, and we chose the bigger ignition frequency coefficient as the fusion low-frequency subband coefficients according to the characteristics of low frequency images. Finally, the final fusion image was acquired through the NSCT inverse transformation. The experiment results show that the proposed algorithm is superior to other algorithms in both the visual effect and the objective evaluation index, and it has strong robustness.

Key words:compressed sensing; non-subsampled contourlet transform; PCNN; PET/CT; medical image fusion

文章編號：1674-8425(2016)02-0101-08

中圖分類號：TP391.41

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.02.018

作者簡介：王文文(1990—)，女，寧夏銀川人，碩士研究生，主要從事圖像處理、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘等研究；通訊作者 陸惠玲(1976—)，女，河北定興人，副教授，主要從事人工智能、圖像融合、數(shù)據(jù)挖掘等研究。

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(81160183,61561040);寧夏自然科學(xué)基金資助項目(NZ12179, NZ14085);寧夏高等學(xué)?？蒲许椖?NGY2013062)

收稿日期：2015-11-21

引用格式：王文文,王惠群，陸惠玲,等.基于壓縮感知和NSCT-PCNN的PET/CT醫(yī)學(xué)圖像融合算法[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2016(2):101-108.

Citation format：WANG Wen-wen, WANG Hui-qun, LU Hui-ling, et al.PET/CT Medical Image Fusion Algorithm Based on Compressive Sensing and NSCT-PCNN[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(2):101-108.