多模医学图像预处理及融合要领研讨

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1、多模医学图像预处理及融合要领研讨-->第一章绪论1.1课题背景及研究意义信息技术引领的第三次工业革命正深刻改变着人们的生产和生活。尤其是近年来，在以计算机技术和微电子技术为代表的信息技术快速发展的推动下，用以采集和传输图像信息的传感器系统逐渐成为人们的重点研究对象[1-2]。目前，多种不同类型的传感器已被成功应用于很多复杂的军用与民用信息系统。随着传感器性能的提升和种类的增加，其应用领域还将得到进一步扩展。由于多传感器组在现代信息系统中的广泛应用，使得系统获取的数据信息急剧增加，同时不同类型传感器

2、在自身性能上存在较大差异，因此所获信息往往呈现出多样性和复杂性的特点，但对同一场景或目标来说，不同传感器获取的图像信息既包含较多的互补信息又包含一部分冗余信息，图1-1给出了多源图像信息构成的示意图。如何将这些信息整合起来加以分析和理解成为摆在人们面前迫切需要解决的问题，信息融合（InformationFusion）正是在这种背景下被提出并逐步发展起来的一种新技术。信息融合技术是随着现代信息处理理论的发展完善而逐步形成的，它是由数学、计算机科学、微电子技术、信号处理、人工智能及传感器技术等多学科交

3、叉综合产生的一门新兴学科。信息融合的雏形起源于美国Connecticut大学B.Shalom教授提出的数据互联滤波器概念[3]，后来在美国军方的大力推动下取得了长足发展，并将多个信息融合系统应用于实际的军事领域，可以说军事上的应用催生了信息融合技术的萌芽与发展[2]。本质上来说，信息融合的目的是通过对多源信息的整合获取对同一场景或目标更加全面、具体的认识。..........................................1.2国内外研究现状1.2.1多模医学图像融合的发展历史多模

4、医学图像融合是多源图像融合领域中一个极具特色的研究分支，它的发展建立在多源图像融合发展的基础上，与医学影像学的发展也密不可分。早期的多源图像融合技术主要服务于军事领域，运用不同的军事侦察手段对敌方某一战略区域进行多次重复拍摄，在将收集到的图像通过滤波、校正、配准及融合等处理合成一副清晰、准确、能表达全面信息的融合图像，通过对融合图像内容的分析和理解可以获取有关敌方战略区域很有价值的情报[2]。目前英、美等军事强国都正致力于开发能适应复杂战场环境的全天候多源图像融合系统[18]。军事上的强大动力促使

5、了多源图像融合技术的飞速发展，同时也加快了该项技术向民用领域的转化。在民用领域，多源图像融合技术主要应用于遥感和医学图像处理这两个大的领域。其中，在医学图像处理领域的应用与医学影像学的发展密不可分。从伦琴发现X射线开始，医学影像学就迎来一个高速发展期，尤其是CT图像的出现在医学影像学发展史上具有划时代的意义，直到上世纪八十年代中期，不同模态的医学图像都相继问世，这也促使了图像融合技术在医学影像学领域的萌芽发展。近十年来，随着不同模态医学图像在临床上的大量运用，多模医学图像融合已发展成为医学图像处理

6、领域无法被替代的一项重要技术。它不仅能提高医生的临床诊断水平，而且能为脑科学研究、图像引导手术及医护人员培训等提供帮助，其在医学上的应用主要包括以下几个方面[19-21]：（1）辅助医生诊断治疗（2）外科微创手术及放射治疗规划（3）数字解剖及虚拟手术教学（4）脑结构与脑功能研究（5）远程医疗等。...........................................第二章多模医学图像融合背景2.1引言本章接下来的内容安排如下：第二节介绍医学图像特点及分类，对后续实验用到的CT、MRI

7、、MRA及PET图像从成像原理上进行了分析。第三节介绍医学图像融合分类及多模医学图像融合概念。第四节介绍多模医学图像融合层次结构。第五节介绍多模医学图像融合基本流程。第六节介绍像素级多模医学图像融合方法分类。第七节介绍多模医学图像融合评价标准。第八节给出了本章小结。医学图像融合早在上世纪九十年代就成为了医学图像处理领域的前沿课题。近十年来，医学影像学的迅猛发展为临床应用提供了多种不同模式的医学图像，同时也为医学图像融合技术提供了更广阔的发展空间。虽然国内对医学图像融合技术的研究起步较晚，但从开始就

8、受到高度重视，以国家多项重点科技攻关计划为支撑，近十年来多模医学图像融合一直备受研究者关注，提出了一批有效的融合算法，也取得了阶段性的研究成果。为了明确多模医学图像融合的思路，进一步增进对融合技术的理解，本章重点阐述了多模医学图像融合相关的基础知识和融合的体系结构，为后续章节的研究工作提供了强有力的理论支撑。........................................2.2医学图像特点及分类为了对后续章节用于实验测试的医学图像有更深入的了解，本小节从成像机理上对