基于自适应云模型的多模态脑部图像融合方法-计算机科学.PDF

第 43 卷第11 期 计算机科学 Vo 1. 43 No. 11 2016 年 11 月 Computer Science Nov 2016 基于自适应云模型的多模态脑部图像融合方法 赵佳肖斌李伟生王国1m， (重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 重庆 400065) 摘 要 多模态医学图像融合通过提取并综合不同模态的医学图像信息，获得对病灶部位更加清晰、全面、准确、可靠 的图像描述，为医生对疾病的诊断和合理治疗方案的制定提供可靠的依据。云模型理论是认知科学研究的新成果，具 有兼顾随机性和模糊性的优点，在图像融合中的应用较少。借助云模型理论将来自不同模态的鸟1RIC核磁共振成像) 脑部图像、MRI 与 PET(正电子发射断层成像)、h在RI 与 SPECT(羊光子发射断层成像)脑部图像进行融合。首先，根 据脑部图像自身的灰皮直方图特征，对灰皮直方图进行拟合;然后，由拟合曲线的谷值点划分区间并通过逆向云发生 器自适应地生成云模型;最后，设计云推理规则，得到融合后的图像。实验结果表明，相比传统融合方法，所提方法融 合后的图像脑部特征更清晰，激活区域更明显，在主观融合效果与客观评价指标方面均有很大的提高。 关键词 云模型理论，核磁共振成像，脑部图像融合，评价指标 中固法分类号 TP391 文献标识码 A DOI 10. 11896/j. issn. 1002-137)♀ 2016. 11. 056 Fusion Method of Multi-model Brain Images Based on Adaptive Cloud Model ZHAO Jia XIAO Bin LI Wei-sheng WANG Guo-yin (Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence ,Chongqing University of Posts and Telecommunications ,Chongqing 400065 ,China) Abstract Through extracting and combining medical image information from different models of images. multi-model medical image fusion can obtain more clear. comprehensi时. accurate and reliable image description on lesion site , and provide reliable basis for doctors to diagnosis of the disease and formulate reasonable treatment plan. Cloud model is a recently proposed theory in cognitive science ,it has the advantage of taking the randomness and fuzziness into account. and has less application in image fusion at present. The paper introduced a method to fuse multi-model brain images such as two types l\在RI(Magnetic Resonance lmaging) brain image. l\在RI and PET(Positron Emission Tomography).