教授 博士生导师 硕士生导师
性别：男
毕业院校：大连理工大学
学位：博士
学科：信号与信息处理
生物医学工程
办公地点：大连理工大学创新园大厦
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发布时间：2019-03-11
论文类型：期刊论文
发表时间：2013-08-20
发表刊物：中国生物医学工程学报
收录刊物：CSCD、ISTIC、PKU、Scopus
卷号：32
期号：4
页面范围：448-453
ISSN号：0258-8021
关键字：图像融合 K-SVD 脉冲耦合神经网络(PCNN) 计算机断层扫描(CT) 核磁共振(MRI) image fusion K-SVD pulse coupled neural network (PCNN) CT MRI
摘要：为满足医学图像辅助诊断的需要,提出一种基于稀疏表示和脉冲耦合神经网络(PCNN)的CT和MR影像融合算法.首先,原始图像通过滑动窗方法构成联合矩阵,通过K-SVD算法得到该联合矩阵的冗余字典,采用正交匹配追踪算法得到该联合矩阵的稀疏系数;然后,根据稀疏系数的特点,采用脉冲耦合神经网络来融合稀疏系数;最后,由融合后的稀疏系数和冗余字典得到融合矩阵,反变换得到融合图像.实验图像为10组配准的脑部CT和MR图像,采用5种性能指标来评价融合图像的质量,同2种流行的医学影像融合算法进行比较,结果显示算法除QAB/F指数外,其他4项指标均为最优,Piella指数、QAB/F指数和BSSIM指数的均值分别为0.760 4、0.877 1和0.537 3,融合图像的纹理和边缘清晰,对比度高.主观和客观分析显示,算法的融合性能比较优越.
