遗传算法在医学图像自适应融合中的应用

医学影像学的发展与现状

医学影像发展与医学影像技术学的形成 医学影像是临床医学中发展最快的学科之一，它发展速度快，更新周期短，每1~2年就出现一项新技术。显著的特点是从疾病的形态学诊断发展到疾病的功能诊断，从大体形态诊断发展到分子水平诊断，以及定性和定量的诊断，从诊断的临床辅助科室发展到临床治疗的介入科室。以致在医学影像学的基础上形成了医学影像诊断学、医学影像治疗学和医学影像技术学等亚学科。 1895年德国物理学家伦琴发现X线，并把X线用于人体检查，开创了放射医学的先河。在此后的100多年内X线检查占着主导地位，幷广泛地用于临床，使得放射医学逐渐形成一个独立的学科，对临床疾病的诊断起着举足轻重的作用。当时的放射科医生来源有二，在大的教学医院的主要是医疗系毕业的学生，中小医院主要是放射中专班毕业的学生。此时放射科技术人员，在大的教学医院有解放前教会医院培养的技术人员和自己培养的学徒，中小医院的放射科诊断和技术没分家。在20世纪60～80年代，放射科医生基本上是正规学校毕业的学生，而技术人员则是招工顶职、复员军人、护士改行，或者是初高毕业生。 随着科学技术的发展，医学影像发展很快，新的医学影像设备不断涌现，新的影像技术不断产生，医学影像检查和治疗在临床的作用越来越大，应用范围不断扩展。对人员的要求越来越高。20世纪60年代出现影像增强技术，使得放射科以上在黑暗房间的检查彻底解放出来；20世纪70年代出现CT成像技术，该设备以高的密度分辨率使得放射科结束只能观察人体的骨骼和骷髅的历史，还能够观察人体的软组织病变，解决了传统X线难以解决的诊断难题，尤其是三维成像技术，为临床疾病的诊断和治疗开辟广阔的前景；20世纪80年代出现MR 成像技术，它以更高的软组织分辨率和多方位多参数的检查技术，能够观察人体更加细微的病变，解决普通X现、CT和心血管造影难以解决的问题，同时具有无辐射损伤和无创伤的特点，在人体的功能成像和分子水平有其独特的优势；20世纪80年代出现介入放射学，它通过微小的创伤解决了临床上某些疾病难以处理或创伤大的问题，使得放射科成为继内科和外科后的第三大治疗学科；20世纪80～90年代出现CR和DR成像技术，使得放射科进入全面的数字化X线检查，在成像质量、工作效率、图像保存和劳动强度等方面显示极大的优越性；20世纪90年代出现激光打印技术，使放射科技术人员彻底告别暗室手工冲洗胶片的历史，提高了工作效率，降低了劳动强度，保证了图像质量，幷实现了数字化图像的传输和打印；超声技术近来发展越来越快，临床应用范围越来越广，它以无创伤、效率高、诊断准确而受到广大的临床科室亲眯；核素扫描技术近年来发展很快，临床应用范围也不断扩大，它是真正意义上的功能水平和分子水平的成像。20世纪90年代后出现了PACS，实现了医学影像的大融合，将各种数字化的图像串联起来，可进行数字化图像的远程传输和远程会诊，并与医院的HIS、CIS、RIS等进行联网，实现了数字化医院。 由于医学影像设备的不断发展，医学影像技术的日新月异，医学影像学的CT、MR、介入、普放，超声和核医学等亚学科逐渐建立，医学影像技术学科也逐渐形成。 医学影像学的发展经历了三个阶段；X线的临床应用，放射学的形成，医学影像学的形成。总体走向是建立现代医学影像学：从大体形态学向分子、生理、功能代谢/基因成像过渡；从胶片采集、显示向数字采集/电子传输发展；对比剂从一般性组织增强向组织/疾病特异性增强发展。；介入治疗，以及与内镜、微创治疗/外科的融合、发展。具体走向是：影像信息更加具有敏感性、直观性、特异性、早期性；图像分析由定性向定量发展：由显示诊断信息向提供手术路径方案发展；图像采集与显示：由二维模拟向三维全数字化发展；图像存储由胶片硬拷贝向软拷贝无胶片化，乃至图像传输网络化发展；从单一图像技术向综合图像技术发展

自适应遗传算法讲解学习

自适应遗传算法

自适应遗传算法 一.主要流程： 1. 参数的初始化。设定遗传种群规模N ，阵元数M ，信源数P 等。 2. 编码。采用十进制编码方法。 3. 初始种群的产生。随机数生成。 4. 适应度函数的评价。选取 ()() R P ΘA )tr f = （1） 其中， H 1H )(A A A A P A -= （2） P A 是A 的投影矩阵，A 是阵列流型。 ∑==L i L 1 H 1XX R ) （3） R )是数据协方差矩阵的最大似然估计。 5. 选择。比例选择方法与精英选择方法结合使用，在当代种群中选择优良个体遗传到下一代。既保证了种群的多样性，也使最优个体得以保留。 1）比例选择方法（赌轮盘法）：每个个体被选中的概率与它的适应度函数值大小成正比，即适应度函数越高的个体被选中的概率也就越高。 2）精英选择方法：让种群中适应度函数值最高的个体不进行配对交叉，直接复制到下一代中。但是容易陷入局部最优解，全局搜索能力差。 6. 交叉。按照概率P c 对种群中个体两两配对，进行交叉操作。本文中选取算数交叉的方式。 算数交叉：是由两个个体的线性组合来产生新的个体，假设第t 代的两个个体为A (t)、B (t)，则算数交叉后产生的新个体是

()()()()t t t A B A αα-+=+11 （4） ()()()()t t t B A B αα-+=+11 （5） 其中，α选取（0，1）之间的随机数。 交叉概率：使交叉概率随着遗传代数的增长，逐渐减小，目的是进化前期注重交叉运算，全局搜索能力强。 2.02cos *4.0+?? ? ??*=πK T P c （6） 其中，T 是进化代数，K 是总进化次数。 7. 变异。按照概率P m 对种群个体进行变异。本文中选取均匀变异的方式。 均匀变异：如某基因座上的基因值为X k ，其取值范围为[Umin,Umax],对其进行变异后的值为 )U -r(U +U =X min max min k （7） 其中，r 选取[0,1]之间的随机数。 变异概率：使变异概率随着遗传代数的增长，逐渐增加，目的是进化后期注重变异运算，局部搜索能力强。 005.02sin *045.0+?? ? ??*=πK T P m （8） 其中，T 是进化代数，K 是总进化次数。 8. 终止条件判断。若已达到设定的最大遗传代数，则迭代终止，输出最优解；若不满足终止条件，则返回第4步，进行迭代寻优过程。

谈医学影像的融合(一)

谈医学影像的融合(一) 科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的〔1，2〕。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。 1医学影像融合的必要性 1.1影像的融合是技术更新的需要随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。 1.2影像的融合弥补了单项检查成像的不足目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。 1.3影像的融合是临床的需要影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。 2医学影像融合的可行性 2.1影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT 检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT 检查则可以弥补功能测定的不足。 2.2医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。 3医学影像融合的关键技术 信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织

多聚焦图像融合方法综述

多聚焦图像融合方法综述 摘要：本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关知识。然后从空域和频域两方面将多聚焦图像融合方法分为两大块，并对这两块所包含的方法进行了简单介绍并对其中小波变换化法进行了详细地阐述。最后提出了一些图像融合方法的评价方法。 关键词：多聚焦图像融合；空域；频域；小波变换法；评价方法 1、引言 按数据融合的处理体系，数据融合可分为：信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。图像融合是数据融合的一个重要分支，是20世纪70年代后期提出的概念。该技术综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等现代高新技术。它在遥感图像处理、目标识别、医学、现代航天航空、机器人视觉等方面具有广阔的应用前景。 Pohl和Genderen将图像融合定义为：“图像融合是通过一种特定的方法将两幅或多幅图像合成一幅新图像”，其主要思想是采用一定的方法，把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的各种成像传感器对同一场景成像的多幅图像信息合成一幅新的图像。 作为图像融合研究重要内容之一的多聚焦图像融合，是指把用同一个成像设备对某一场景通过改变焦距而得到的两幅或多幅图像中清晰的部分组合成一幅新的图像，便于人们观察或计算机处理。图像融合的方法大体可以分为像素级、特征级、决策级3中，其中，像素级的图像融合精度较高，能够提供其他融合方法所不具备的细节信息，多聚焦融合采用了像素级融合方法，它主要分为空域和频域两大块，即： （1）在空域中，主要是基于图像清晰部分的提取，有梯度差分法，分块法等，其优点是速度快、方法简单，不过融合精确度相对较低，边缘吃力粗糙； （2）在频域中，具有代表性的是分辨方法，其中有拉普拉斯金字塔算法、小波变换法等，多分辨率融合精度比较高，对位置信息的把握较好，不过算法比较复杂，处理速度比较慢。 2、空域中的图像融合 把图像f(x,y)看成一个二维函数，对其进行处理，它包含的算法有逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态法、图像代数法、模拟退火法等。 2.1 逻辑滤波器法 最直观的融合方法是两个像素的值进行逻辑运算,如:两个像素的值均大于特定的门限值,

医学影像技术名词解释

PACS系统是Picture Archiving and Communication Systems的缩写，意为影像归档和通信系统。它是应用在医院影像科室的系统，主要的任务就是把日常产生的各种医学影像（包括核磁，CT，超声，各种X 光机，各种红外仪、显微仪等设备产生的图像）通过各种接口（模拟，DICOM，网络）以数字化的方式海量保存起来，当需要的时候在一定的授权下能够很快的调回使用，同时增加一些辅助诊断管理功能。它在各种影像设备间传输数据和组织存储数据具有重要作用。 MRI也就是磁共振成像，英文全称是：Magnetic Resonance Imaging。在这项技术诞生之初曾被称为核磁共振成像，到了20世纪80年代初，作为医学新技术的NMR成像（NMR imaging）一词越来越为公 众所熟悉。随着大磁体的安装，有人开始担心字母“N”可能会对磁共 振成像的发展产生负面影响。另外，“nuclear”一词还容易使医院工作人员对磁共振室产生另一个核医学科的联想。因此，为了突出这一检查技术不产生电离辐射的优点，同时与使用放射性元素的核医学相区别，放射学家和设备制造商均同意把“核磁共振成像术”简称为“磁共振成像（MRI）”。

电子计算机X射线断层扫描简称X—CT或CT，就是利用x射线对人体进行断层扫描后，由探测器收得的模拟信号再变成数字信号，经电子计算机计算出每一个像素的衰减系数，再重建图像，而能显示出人体各部位的断层结构的装置。它以断层的图像形式，较清晰地显示人体组织的细微差别。彻底解决了内部重叠显示问题，而且能将人体各种组织对x线的吸收系数以相当精确的数字表示出来，因而对软组织中的病变也能正确诊断。CT要区分不同的密度组织，则用C T 值来表示，其范围取—1000至十1000，以空气为—1000，水为0，骨骼为十1000 超声(Ultrasound，简称US)医学是声学、医学、光学及电子学相结合的学科。凡研究高于可听声频率的声学技术在医学领域中的应用即超声医学。包括超声诊断学、超声治疗学和生物医学超声工程，所以超声医学具有医、理、工三结合的特点，涉及的内容广泛，在预防、诊断、治疗疾病中有很高的价值。

图像融合的研究背景和研究意义

图像融合的研究背景和研究意义 1概述 2 图像融合的研究背景和研究意义 3图像融合的层次 像素级图像融合 特征级图像融合 决策级图像融合 4 彩色图像融合的意义 1概述 随着现代信息技术的发展，图像的获取己从最初单一可见光传感器发展到现在的雷达、高光谱、多光谱红外等多种不同传感器，相应获取的图像数据量也急剧增加。由于成像原理不同和技术条件的限制，任何一个单一图像数据都不能全面反应目标对象的特性，具有一定的应用范围和局限性。而图像融合技术是将多种不同特性的图像数据结合起来，相互取长补短便可以发挥各自的优势，弥补各自的不足，有可能更全面的反映目标特性，提供更强的信息解译能力和可靠的分析结果。图像融合不仅扩大了各图像数据源的应用范围，而且提高了分析精度、应用效果和使用价值，成为信息领域的一个重要的方向。图像配准是图像融合的重要前提和基础，其误差的大小直接影响图像融合结果的有效性。 作为数据融合技术的一个重要分支，图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、生成三维立体效果、实现实时或准实时动态监测、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点，使得图像融合在遥感观测、智能控制、无损检测、智能机器人、医学影像(2D和3D)、制造业等领域得到广泛的应用，成为当前重要的信息处理技术，迅速发展的军事、医学、自然资源勘探、环境和土地、海洋资源利用管理、地形地貌分析、生物学等领域的应用需求更有力地刺激了图像融合技术的发展。 2 图像融合的研究背景和研究意义 Pohl和Genderen对图像融合做了如下定义：图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。它的主要思想是采用一定的算法，把

医学图像融合技术及运用

医学图像融合技术及使用 1医学图像融合技术 1.1图像融合的内涵图像融合是指将多源图像传感器所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理,提取各自的有用信息,最后综合 成同一图像以供观察或进一步处理。从信息论的角度讲,融合后的图像将比组成它的各个子图像具有更优越的性能,综合整体信息大于各部分信息之和,也就是说,融合的结果应该比任何一个输入信息源包含更多 的有用信息,即1+1>2,这就是图像信息的融合2。 1.2医学图像融合的分类一个完整的医学图像融合系统应该是各种成像设备、处理设备与融合软件的总和。因为融合图像的应用目的不同,决定了医学图像融合具有各种各样的形式。根据被融合图像成像方式 不同,可分为同类方式融合和交互方式融合。同类方式融合(也称单模 融合,mono2mo2dality)是指相同成像方式的图像融合,如SPECT图像间融合,MR图像间融合等;交互方式融合(也成多模融合,multi2mo2dality)是指不同成像方式的图像融合,如SPECT与MR图像融合,PET与CT图像融合等。按融合对象不同,可分为单样本时间融合、单样本空间融合以及模板融合。单样本时间融合：跟踪某一病人在一段时间内对同一脏 器所做的同种检查图像实行融合,可用于对比以跟踪病情发展和确定该检查对该疾病的特异性;单样本空间融合：将某个病人在同一时间内(临床上将一周左右的时间视为同时)对同一脏器所做几种检查的图像 实行融合,有助于综合利用多种信息,对病情做出更确切的诊断;模板融合：是将病人的检查图像与电子图谱或模板图像实行融合,有助于研究某些疾病的诊断标准。另外,还能够将图像融合分为短期图像融合(如 跟踪肿瘤的发展情况时在1~3个月内做的检查图像实行融合)与长期图像融合(如治疗效果评估时实行的治疗后2~3年的图像与治疗后当时的图像实行融合)。综上所述,依据不同的分类原则,医学图像融合有多种方式,在实际应用中,临床医师还能够根据各种不同的诊断与治疗目的 持续设计出更多的融合方式。

matlab自适应遗传算法

function [xv,fv]=AdapGA(fitness,a,b,NP,NG,Pc1,Pc2,Pm1,Pm2,eps) %×?êêó|ò?′???·¨ L = ceil(log2((b-a)/eps+1)); x = zeros(NP,L); for i=1:NP x(i,:) = Initial(L); fx(i) = fitness(Dec(a,b,x(i,:),L)); end for k=1:NG sumfx = sum(fx); Px = fx/sumfx; PPx = 0; PPx(1) = Px(1); for i=2:NP PPx(i) = PPx(i-1) + Px(i); end for i=1:NP sita = rand(); for n=1:NP if sita <= PPx(n) SelFather = n; break; end

end Selmother = round(rand()*(NP-1))+1; posCut = round(rand()*(L-2)) + 1; favg = sumfx/NP; fmax = max(fx); Fitness_f = fx(SelFather); Fitness_m = fx(Selmother); Fm = max(Fitness_f,Fitness_m); if Fm>=favg Pc = Pc1*(fmax - Fm)/(fmax - favg); else Pc = Pc2; end r1 = rand(); if r1<=Pc nx(i,1:posCut) = x(SelFather,1:posCut); nx(i,(posCut+1):L) = x(Selmother,(posCut+1):L); fmu = fitness(Dec(a,b,nx(i,:),L)); if fmu>=favg Pm = Pm1*(fmax - fmu)/(fmax - favg); else Pm = Pm2;

医学图像融合技术及运用

医学图像融合技术及运用 1医学图像融合技术 图像融合的内涵图像融合是指将多源图像传感器所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理,提取各自的有用信息,最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。从信息论的角度讲,融合后的图像将比组成它的各个子图像具有更优越的性能,综合整体信息大于各部分信息之和,也就是说,融合的结果应该比任何一个输入信息源包含更多的有用信息,即1+1>2,这就是图像信息的融合[2]。 医学图像融合的分类一个完整的医学图像融合系统应该是各种成像设备、处理设备与融合软件的总和。由于融合图像的应用目的不同,决定了医学图像融合具有各种各样的形式。根据被融合图像成像方式不同,可分为同类方式融合和交互方式融合。同类方式融合是指相同成像方式的图像融合,如SPECT图像间融合,MR图像间融合等;交互方

式融合是指不同成像方式的图像融合,如SPECT与MR图像融合,PET与CT图像融合等。按融合对象不同,可分为单样本时间融合、单样本空间融合以及模板融合。单样本时间融合:跟踪某一病人在一段时间内对同一脏器所做的同种检查图像进行融合,可用于对比以跟踪病情发展和确定该检查对该疾病 的特异性;单样本空间融合:将某个病人在 同一时间内对同一脏器所做几种检查的图 像进行融合,有助于综合利用多种信息,对 病情做出更确切的诊断;模板融合:是将病 人的检查图像与电子图谱或模板图像进行 融合,有助于研究某些疾病的诊断标准。另外,还可以将图像融合分为短期图像融合与长期图像融合。综上所述,依据不同的分类原则,医学图像融合有多种方式,在实际应 用中,临床医师还可以根据各种不同的诊断与治疗目的不断设计出更多的融合方式。 医学图像融合的主要技术方法与步骤 医学图像融合的过程是一个渐进的过程,不同的融合方法有各自具体的操作和处理,但是,不管应用何种技术方法,图像融合一般

ENVI中的融合方法

ENVI下的图像融合方法 图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。只有将两幅融合图像进行精确配准，才可能得到满意的结果。对于融合方法的选择，取决于被融合图像的特征以及融合目的。 ENVI中提供融合方法有： ?HSV变换 ?Brovey变换 这两种方法要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。RGB输入波段必须为无符号8bit数据或者从打开的彩色Display中选择。 这两种操作方法基本类似，下面介绍Brovey变换操作过程。 （1）打开融合的两个文件，将低分辨率多光谱图像显示在Display中。 （2）选择主菜单-> Transform -> Image Sharpening->Color Normalized (Brovey)，在Select Input RGB对话框中，有两种选择方式：从可用波段列表中和从Display窗口中，前者要求波段必须为无符号8bit。 （3）选择Display窗口中选择RGB，单击OK。 （4） Color Normalized (Brovey)输出面板中，选择重采样方式和输入文件路径及文件名，点击OK输出结果。 对于多光谱影像，ENVI利用以下融合技术： ?Gram-Schmidt ?主成分（PC）变换 ?color normalized (CN)变换 ?Pan sharpening 这四种方法中，Gram-Schmidt法能保持融合前后影像波谱信息的一致性，是一种高保真的遥感影像融合方法；color normalized (CN)变换要求数据具有中心波长和FWHM，；Pansharpening融合方法需要在ENVI Zoom中启动，比较适合高分辨率影像，如QuickBird、IKONOS等。 这四种方式操作基本类似，下面介绍参数相对较多的Gram-Schmidt操作过程。 （1）打开融合的两个文件。

谈医学影像的融合

科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的［1，2］。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。 1医学影像融合的必要性 1.1影像的融合是技术更新的需要随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。 1.2影像的融合弥补了单项检查成像的不足目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。 1.3影像的融合是临床的需要影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。2医学影像融合的可行性 2.1影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT检查则可以弥补功能测定的不足。 2.2医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。 [!--empirenews.page--] 3医学影像融合的关键技术信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织脏器在空间描述上的一致性。它是影像融合的基本。(2)影像融合首先要实现相关图像的对位，也就是点到点的一一对应。而图像分辨率越高，图像细节越多，实现对位就越困难。因而，在进行高分辨率图像(如CT图像和MRI图像)的对位时，目前借助于外标记。(3)建立图像数据库用以完成典型病例、典型图像数据的存档和管理以及信息的提取。它是融合的数据支持。(4)数据理解在于综合处理和应用各种成像设备所得信息，以获得新的有助于临床诊断的信息［1］。图像融合的方法主要有4种：(1)界标配对：界标作为两种图像相对应的融合点且决定融合的

三种图像融合方法实际操作与分析

摘要：介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。进行实验，对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像，简要分析比较三种图像融合方式的各自特点，择出本次实验的最佳融合方式。 关键字：遥感影像；图像融合；主成分变换；乘积变换；比值变换；ERDAS IMAGINE 1. 引言 由于技术条件的限制和工作原理的不同，任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征，而不能反应出全部特征。因此，与单源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据既具有重要的互补性，也存在冗余性。为了能更准确地识别目标，必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来，利用融合技术，针对性地去除无用信息，消除冗余，大幅度减少数据处理量，提高数据处理效率；同时，必须将海量多源数据中的有用信息集中起来，融合在一起，从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息，进行各种信息特征的互补，发挥各自的优势，充分发挥遥感技术的作用。[1] 在多源遥感图像融合中，针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果，即可以得到不同的融合图像。高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像，融合方法的选择取决于融合影像的应用，但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的，这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。[2] 此次融合操作实验是用三种不同的融合方式（主成分变换融合，乘积变换融合，比值变换融合），对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多

光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。 2. 源文件 1 、 imagerycolor.tif ，SPOT图像，分辨率10米，有红、绿、两个红外共四个波段。 2 、imagery-5m.tif ，SPOT图像，分辨率5米。 3. 软件选择 在常用的四种遥感图像处理软件中，PCI适合用于影像制图，ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大，ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好，而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。[3] ERDAS IMAGINE是美国Leica公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。 2012年5月1日，鹰图发布最新版本的ERDAS IMAGINE，所有ERDAS 2011软件用户都可以从官方网站上下载最新版本 ERDAS IMAGINE 11.0.5. 新版本包括之前2011服务包的一些改变。相比之前的版本，新版本增加了更多ERDAS IMAGINE和GeoMedia之间的在线联接、提供了更为丰富的图像和GIS产品。用户使用一个单一的产品，就可以轻易地把两个产品结合起来构建一个更大、更清

医学图像处理综述参考模板

医学图像处理综述 墨南-初夏2010-07-24 23:51:56 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ，核磁共振成像(MRI)，核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。 （1）x射线成像：传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。（例如人体中骨组织密度最大，在图像上呈白影，肺是软组织并且含有气体，密度最低，在照片上的图像通常是黑影。）常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代，是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一，其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择，空间分辨率和对比度的还需进一步提高。 （2）核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代，到80年代才进入市场，这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像，无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域，广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视，其技术尚在迅速发展

过程中。 （3）核医学成像(NMI ) ，目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主，其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂，使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI不仅可以提供静态图像，而且可提供动态图像。 （4）超声波成像(Ultrasonic Imaging ) ，属于非电离辐射的成像模态，以二维平面成像的功能为主，加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内，在市场上已经广泛使用。超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。但是，它的动态实时成像能力是别的成像模式不可代替的 在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体．这往往需要借助医生的经验来判定。至于准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围 生物组织的空间关系，仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此，利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行分析和处理。实现对人体器官，软组织和病变体的分割提取，三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分

像素级多尺度医学图像融合方法研究

像素级多尺度医学图像融合方法研究 医学图像融合是利用某种方法将多张不同模态的医学图像合成为一张图像 并最大限度地保留输入图像重要信息的过程,其目的是为医生提供更加准确的病灶信息,本文重点研究像素级多尺度医学图像融合方法。像素级多尺度医学图像融合方法主要包含三部分:图像分解与重构、图像融合规则和图像评价指标。 针对已有医学图像融合方法在图像分解与重构和图像融合规则两个方面的 问题,本文提出四种新的像素级多尺度医学图像融合方法。针对医学图像融合方法时间复杂度高和噪声问题,提出一种两尺度本征图像分解的MRI-PET融合方法。 该方法的主要特点在于快速的空域图像分解与重构。该方法首先利用视网膜皮层理论对MRI进行两尺度本征图像分解,并利用灰度世界理论对PET进行两尺度本征图像分解。 这种两尺度分解方法能够降低输入图像的噪声。在融合阶段,采用三种不同的方法:主元分析法、图像系数重要程度法和颜色空间变换法来得到融合图像。 实验结果表明,两尺度本征图像分解的融合方法能够恢复图像本身的信息, 从而减少图像的噪声。针对传统结构张量融合方法中图像亮度信息丢失和色彩失真的问题,提出一种三尺度结构张量的MRI-PET和MRI-SPECT融合方法。 该方法利用结构张量对图像进行空域上的分解与重构,首先利用结构张量对灰度图像MRI进行三尺度分解,然后利用彩色结构张量对伪彩色图像PET/SPECT 进行三尺度分解避免色彩失真。在融合阶段,利用绝对值最大方法来处理含有平滑信息的图像,利用空间频率法来处理含有细节、亮度信息的图像。 实验结果表明,三尺度结构张量的融合方法能够同时保留解剖医学图像MRI 和功能医学图像PET/SPECT的亮度信息。针对拉普拉斯金字塔融合方法中图像边

图像融合算法概述

图像融合算法概述 摘要：详细介绍了像素级图像融合的原理,着重分析总结了目前常用的像素级图像融合的方法和质量评价标准,指出了像素级图像融合技术的最新进展,探讨了像素级图像融合技术的发展趋势。 关键词：图像融合; 多尺度变换; 评价标准 Abstract:This paper introduced the principles based on image fusion at pixel level in detail, analysed synthetically and summed up the present routine algorithm of image fusion at pixel level and evaluation criteria of its quality. It pointed out the recent development of image fusion at pixel level, and discussed the development tendency of technique of image fusion at pixel level. Key words:image fusion; multi-scale transform; evaluation criteria 1.引言： 图像融合是通过一个数学模型把来自不同传感器的多幅图像综合成一幅满足特定应用需求的图像的过程, 从而可以有效地把不同图像传感器的优点结合起来, 提高对图像信息分析和提取的能力[ 1] 。近年来, 图像融合技术广泛地应用于自动目标识别、计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事应用等领域。图像融合的主要目的是通过对多幅图像间冗余数据的处理来提高图像的可靠性; 通过对多幅图像间互补信息的处理来提高图像的清晰度。根据融合处理所处的阶段不同,图像融合通常可以划分为像素级、特征级和决策级。融合的层次不同, 所采用的算法、适用的范围也不相同。在融合的三个级别中, 像素级作为各级图像融合的基础, 尽可能多地保留了场景的原始信息, 提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息, 有利于图像的进一步分析、处理与理解, 进而提供最优的决策和识别性能. 2.图像融合算法概述 2.1 图像融合算法基本理论

医学MRI及CT图像融合 课程设计

1设计目的、意义 综合应用医学影象物理学、医学成像原理、医学图象处理、计算机编程、Matlab 语言等基础与专业知识，通过理论与实践相结合，掌握所学知识的综合应用方法，掌握图象融合的应用方法，培养和提高解决本专业实际工程问题的能力。 课程设计的主要目的： （1）培养学生文献检索的能力，特别是如何利用Internet检索需要的文献资料。（2）培养学生综合分析问题、发现问题和解决问题的能力。 （3）培养学生用maltab处理图像与数据的能力。 2 设计内容 2.1 设计要求： 要求设计出MRI与CT图像融合处理与分析程序。 (1) 处理对象：MRI与CT图像 (2) 内容：对给定图像做图像滤波、增强等预处理；选择相应配准算法进行两图像的配准；选择合理融合方法进行两图像的融合；确定评价参数，定量分析融合效果，采用Matlab编程，实现上述各过程。 (3) 结果：整理所设计资料，提交设计报告 2.2 设计内容： （1）了解医学MRI和CT图像成像原理，分析MRI和CT图像的特征，确定图像滤波、增强等预处理算法，并编程实现； （2）确定图像配准处理算法，并编程实现； （4）确定图像融合处理算法，并编程实现； （5）确定评价参数，定量分析融合效果。 2.3 实验原理 医学图像融合技术作为图像处理主要的技术已逐渐成为图像处理研究的热点,它的研究将会对未来医学影像技术进步带来深远的影响。 2.31 CT的成像基本原理

电脑断层扫描（Computed Tomography 简称(CT)）:它是用X射线照射人体，由于人体内不同的组织或器官拥有不同的密度与厚度，故其对X射线产生不同程度的衰减作用，从而形成不同组织或器官的灰阶影像对比分布图，进而以病灶的相对位置、形状和大小等改变来判断病情。CT由于有电脑的辅助运算，所以其所呈现的为断层切面且分辨率高的影像。 一般临床所提及的CT，指的是以X光为放射源所建立的断层图像，称为X光CT。事实上，任何足以造成影像，并以计算机建立断层图的系统，均可称之为CT。 CT是用X线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面的X线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字转换器（analog/digital converter）转为数字，输入计算机处理。图像形成的处理有如对选定层面分成若干个体积相同的长方体，称之为体素（voxel），见图1。扫描所得信息经计算而获得每个体素的X线衰减系数或吸收系数，再排列成矩阵，即数字矩阵（digital matrix），数字矩阵可存贮于磁盘或光盘中。经数字/模拟转换器（digital/analog converter）把数字矩阵中的每个数字转为由黑到白不等灰度的小方块，即象素（pixel），并按矩阵排列，即构成CT图像。所以，CT图像是重建图像。每个体素的X线吸收系数可以通过不同的数学方法算出。 图2.31 ct成像原理示意图 CT图像是由一定数目由黑到白不同灰度的象素按矩阵排列所构成。这些象素反映

刍议影像融合推动医学影像领域发展

刍议影像融合推动医学影像领域发展 科技的进步不仅是带动了工商业的发展，同时也推动了医学发展，计算机技术被广泛用于影像医学中。现在医学上的各种检查仪器越来越精密，功能更加完善，图像信息的存储和传输为医学的研究和诊断提供了更好的依据。医学影像的融合就是影像信息的融合，是借助计算机技术辅助诊断病情的。医学影像的融合是医学影像学新的发展方向，本文对医学影像的融合进行分析，探讨影像融合对医学影像发展的影响和作用。 标签：医学影像；影像融合；诊断 1.影像融合 医学影像融合其实就是利用计算机技术，将影像信息进行融合。其中包括将图像信息进行数字化处理，再进行数据协同和匹配，得到一个新的影像信息来获得对病情更好的观测，以计算机为辅助手段，使诊断更加准确、具象。 1.1影像融合的发展趋势 医学影像学是近年来发展的比较快的临床学科之一，其中的超声、放射等早就被应用到医学的诊断上，但是，面对不同病人的各种症状，单一的影像检查已经不足以作为诊断的依据。因此，影像融合越来越成为医学中的焦点，人们更希望通过多重的影像检查、比较和分析，使检查结果更准确，更好的辅助临床疾病的治疗。影响融合的发展提高了医学诊断的综合水平，对于推动影像学的发展有重要的意义。而且，医学影像的融合不仅可以对诊断锦上添花，还可以为治疗提供帮助。例如：X线、超声、聚焦和磁共振结合在一起进行治疗。影响融合的发展是势在必行的，而且将推动医学影像学的更新与发展。 1.2影像融合的必要性 （1）医学技术的更新与发展需要影响融合 计算机技术被广泛应用于各个领域中，这也包括医学影像学。随着新技术的发展和实施，图像后期处理技术也需要不断的提高，影像的融合技术就是后处理技术的新发展。前后技术的同步才能更好的将影像学的好处发挥出来。 （2）影像融合使检查更全面准确 影像学的检查手段是很多的，从B超到射线再到CT等，每项检查都是有针对性的，但是正因为这样又有一定的局限性。每项检查都有单一局限性，只能准确的体现一方面的数据值，不利于诊断病情。影像的融合弥补了这一缺陷。 （3）临床诊断需要影像融合