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    基于Matlab的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合仿真

    2017-03-15 17:29陳文郁蕓周梅紅
    電子技術(shù)與軟件工程 2017年2期
    關(guān)鍵詞:醫(yī)學(xué)影像學(xué)

    陳文+郁蕓+周梅紅

    摘 要 多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合是一種集醫(yī)學(xué)圖像處理和醫(yī)學(xué)影像診斷于一體的新技術(shù),其迅猛發(fā)展對(duì)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的進(jìn)步和臨床診療產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。本文使用幾種多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合的典型方法,在Matlab環(huán)境下進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),為相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人員和非專業(yè)關(guān)注者提供了參考。

    【關(guān)鍵詞】多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合 Matlab 醫(yī)學(xué)圖像處理 醫(yī)學(xué)影像學(xué)

    1 引言

    隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展和信息時(shí)代的到來,醫(yī)學(xué)成像成為了現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)不可缺少的一部分。由于各種成像設(shè)備的成像原理有所差異,不同模態(tài)的圖像有各自的優(yōu)點(diǎn)和局限性。在此背景下,充分利用現(xiàn)有的成像設(shè)備,研究一種能整合來自不同成像設(shè)備的圖像信息并將其作為一個(gè)整體加以表達(dá)的圖像融合技術(shù),受到了相關(guān)領(lǐng)域的高度重視。本文分析了多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合的典型方法,并在Matlab環(huán)境下進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),為相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人員和非專業(yè)關(guān)注者提供了參考。

    2 多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的融合方法

    醫(yī)學(xué)圖像融合方法可分為像素級(jí)、特征級(jí)和決策級(jí)三個(gè)層次,目前應(yīng)用比較廣泛的是像素級(jí)層次融合融合方法,同時(shí)它又是后兩種融合方法的基礎(chǔ),本文主要研究像素級(jí)層融合方法。

    根據(jù)其特點(diǎn)、融合步驟和基本原理,又可將其分為基于空間域融合方法和基于變換域融合方法兩大類。這兩類方法不是相互獨(dú)立的關(guān)系,在許多算法中將兩者結(jié)合使用可以達(dá)到更好的融合效果。

    3 多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合matlab仿真程序

    本文針對(duì)以下幾種融合方法,進(jìn)行了多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合的仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)所用為兩幅已經(jīng)做完配準(zhǔn)處理的MRI和CT圖像,如圖1所示。

    下面將詳細(xì)闡述程序?qū)崿F(xiàn)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果,如圖2所示。

    3.1 像素灰度值極大/極小融合法

    % 圖像像素灰度值極大法

    for i=1:m1

    for j=1:n1

    if (abs(M1(i,j)) >= abs(M2(i,j)))

    M3(i,j) = M1(i,j);

    elseif (abs(M1(i,j)) < abs(M2(i,j)))

    M3(i,j) = M2(i,j);

    end

    end

    end

    3.2 像素灰度值加權(quán)平均融合法

    % 圖像加權(quán)融合

    M3 = 0.5* M1 + 0.5* M2;

    M3 = im2uint8(M3);

    M4 = 0.3* M1 + 0.7* M2;

    M4 = im2uint8(M4);

    3.3 傅立葉變換法

    程序代碼如下:

    % 對(duì)圖像進(jìn)行二維傅里葉變換

    y1 = fft2(M1);

    y2 = fft2(M2);

    % 對(duì)變換系數(shù)進(jìn)行加權(quán)融合

    y3 = 0.5* y1 + 0.5* y2;

    y4 = 0.3* y1 + 0.7* y2;

    % 傅里葉反變換

    M3 = ifft2(y3);

    M4 = ifft2(y4);

    % 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

    M3 = im2uint8(M3);

    M4 = im2uint8(M4);

    3.4 小波變換法

    zt =2;% 小波分解層數(shù)

    wtype = 'db1';%使用的小波類型

    % 小波分解

    [c0, s0] = wavedec2(M1,zt,wtype);%多尺度二維小波分解

    [c1, s1] = wavedec2(M2,zt,wtype);%多尺度二維小波分解

    %小波系數(shù)簡單加權(quán)法

    c = (c0 + c1)* 0.5;

    % 高頻部分系數(shù)選擇絕對(duì)值極大法,低頻部分系數(shù)采用二者求平均的方法

    KK = size(c1);

    Coef_Fusion1 = zeros(1,KK(2));

    % 低頻系數(shù)的處理

    Coef_Fusion1(1:s1(1,1)) = (c0(1:s1(1,1)) + c1(1:s1(1,1))) / 2;

    % 高頻系數(shù)的處理

    MM1 = c0(s1(1,1) + 1:KK(2));

    MM2 = c1(s1(1,1) + 1:KK(2));

    mm = (abs(MM1)) > (abs(MM2));

    Y = (mm.* MM1) + ((~mm).* MM2);

    Coef_Fusion1(s1(1,1) + 1:KK(2)) = Y;

    % 小波重構(gòu)

    Y1 = waverec2(c,s0,wtype);

    Y2 = waverec2(Coef_Fusion1,s0,wtype);

    4 結(jié)語

    多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)是醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的一個(gè)重要分支,在臨床診療、計(jì)算機(jī)輔助診斷、遠(yuǎn)程醫(yī)療、放射治療及手術(shù)計(jì)劃的制定等方面有著廣泛的應(yīng)用前景,對(duì)醫(yī)學(xué)影像的進(jìn)步和發(fā)展有重要的促進(jìn)作用。在此背景下,本文分析了多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合的典型方法,并給出了Matlab環(huán)境下的仿真實(shí)例,對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人員和非專業(yè)關(guān)注者具有一定的參考價(jià)值。

    參考文獻(xiàn)

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    [12]陳爽.基于小波和復(fù)小波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合的研究[D].山東大學(xué),2007.

    作者簡介

    陳文(1996-),江蘇省蘇州市人。在讀碩士。研究方向?yàn)獒t(yī)學(xué)影像。

    作者單位

    1.南京醫(yī)科大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院 江蘇省南京市 211166

    2.南京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院 江蘇省南京市 210000

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