作者：宋方奔; 缪正飞; 张子齐脉冲耦合神经网络多分辨奇异值分解多模态医学图像融合
摘要：目的:提出一种联合脉冲耦合神经网络改进模型(modified pulse coupled neural network,MPCNN)和多分辨奇异值分解(multi-resolution singular value decomposition,MSVD)的多模态医学图像融合算法。方法:第一步,采用MSVD将已配准的MRI和CT图像分解成高频和低频子图像;第二步,采用基于自适应连接因子的MPCNN方法融合低频系数,高频系数采用绝对值取大进行融合,最大限度保存图像细节信息;第三步,采用MSVD逆变换重建融合图像。结果:8组CT和MRI图像融合实验表明,基于提出算法获得的融合图像对比度、清晰度和边缘强度均最佳,且定量评价指标标准差、熵、互信息和边缘强度均高于其他融合算法。结论:提出的MPCNN算法能有效克服传统PCNN算法的局限性,与MSVD结合后融合性能优越,具有较高普适性和实用性,是一种可行的CT和MRI图像融合算法。
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