71、多模态医学图像融合与毫米波OFDM上行链路系统研究

多模态医学图像融合与毫米波OFDM上行链路系统研究

多模态医学图像融合

在医学领域，准确的诊断对于患者的治疗至关重要。单一类型的医学成像模态可能无法提供足够的信息来精确诊断身体的异常情况，因此医学图像融合技术应运而生。

1. 医学图像融合概述
   • 医学图像融合是将来自不同成像模态（如MRI、CT、PET等）的图像中的重要信息合并成一个复合图像的过程。它在生物研究、临床疾病分析、图像引导放疗、图像引导手术、非侵入性诊断和治疗规划等众多临床应用中具有关键作用。与输入图像相比，融合后的图像对于人类视觉感知更具相关性和指导性。
2. 相关研究进展
   • 众多研究人员开发了各种图像融合算法，主要分为空间域算法和变换域算法。深度学习在计算机视觉和图像处理任务中取得了显著进展，也在图像融合领域成为热门话题。例如，有研究利用图像融合的对比度进行医学照片研究；还有研究基于引导滤波开发了独特的加权平均技术，以充分利用空间一致性进行基础层和细节层的融合；离散余弦谐波小波变换（DCHWT）为基础的图像融合方法在保持融合图像视觉质量和性能的同时，减少了计算量。
3. 本文方法
   • 本文采用脉冲耦合神经网络（PCNN）和剪切波变换来融合MRI和PET扫描图像。PCNN是受生物原理影响的神经网络，具有全局耦合和神经脉冲同步的特点，是深度学习中CNN算法的改进变体。剪切波变换基于非下采样模式，主要用于分解来自不同医学成像模态的输入医学图像，