人工鱼群算法优的小波域甲状腺图像融合.pdfVIP

Classified Index: CODE: 10075 U. D. C: NO: A Dissertation for the Degree of M. Engineering Image Fusion of Thyroid in Wavelet Domain Optimized by Artificial Fish-swarm Algorithm Candidate: Zhang Jingpu Supervisor: Prof. Zheng Wei Academic Degree Applied for: Master of Engineering Specialty: Comm. Info. System University: Hebei University Date of Accomplishment: May, 2014 摘 要 摘 要 目前阶段甲状腺结节的发病率很高，其中部分甲状腺结节属于甲状腺恶性肿瘤。手 术切除甲状腺肿瘤是治疗甲状腺疾病的主要手段，为了得到最佳的手术效果，医生必须 及时诊断甲状腺结节的良恶性。在甲状腺肿瘤的诊断上，B 超检查和核素扫描是两种有 效地医学影像技术手段，这两种手段各有优势和局限，甲状腺B 超图像得到的是甲状腺 的解剖显示，侧重于表达形态学改变。核素图像得到的是甲状腺的功能显示，提供功能 的变化，能够判断结节是类型。对这两种图像进行融合可以互相弥补不足，帮助医生全 面的诊断甲状腺结节的情况。 目前基于多尺度几何分析的图像融合方式是比较流行的融合方式，其中比较有代表 性的多尺度变换有小波变换、Contourlet 变换和非下采样 Contourlet 变换。针对甲状腺 的B 超和核素图像，分别使用了这些变换方式进行融合，实验证明小波变换更加适合甲 状腺图像的融合。在实验过程中，讨论了小波变换中小波层数和小波基的选择。 在基于小波变换的图像融合基础上，将人工鱼群算法引入图像融合中。对图像进行 小波变换后，对图像的高频部分的系数采用取绝对值最大的融合规则，对图像的低频部 分使用加权融合规则，并引入人工鱼群算法对加权系数进行寻优，为使融合图像包含足 够多的信息量，以综合熵作为适应值对低频部分进行优化，得到的融合系数的最优权值。 实验证明该方法提高了融合图像的质量。 关键词 甲状腺结节 B 超图像 核素图像 小波变换 图像融合 人工鱼群算法 I Abstract Abstract At present, thyroid nodule has a high incidence, and some of the thyroid nodules belong to thyroid malignant tumor. The main means of treatment of thyroid cancer is surgical removal, in order to get the best effect of surgery the doctors must diagnosis of benign and malignant tumor of thyroid in time. B-ultrasonic