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类型： 非专利
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本项目旨在研究一种脑部多模医学图像融合算法,用于为临床提供更为有效的辅助诊断手段。通过已有的的医学图像融合算法只能得到有限方向的边缘,未能很好解决方向细节提取问题,融合图像的轮廓不清晰,对于对比度低的医学图像融合效果不理想,且融合规则不符合人眼视觉特性。针对以上问题,本项目提出基于DLPCNN的平稳Contourlet域脑部多模医学图像融合算法。为此将研究三个主要问题： 1.研究基于平稳Contourlet变换的医学图像分解方法,选择最优分解层数和最优方向数,充分挖掘待融合图像的方向信息; 2.改进PCNN神经网络进行系数选择,建立简化的DLPCNN模型,利用人眼视觉特性,建立视觉特性模型激励的DLPCNN,制定迭代次数的判定准则,减少运算量; 3.研究对医学融合图像的客观评价方法。 解决了这三个问题,将能更好地对多模医学图像进行融合,课题相关成果将加强对多模图像信息综合分析能力,辅助临床诊断。
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