39、多模态医学图像融合技术与音频文本情感识别系统研究

多模态医学图像融合技术与音频文本情感识别系统研究

多模态医学图像融合技术

在临床领域，临床成像对于疾病分析至关重要，如肿瘤识别、癌症检测等。不同的临床成像设备各有优缺点，例如CT图像能更好地显示人体硬组织，而MRI则对软组织的显示更清晰。在某些情况下，临床医生需要综合两种图像的信息来进行准确诊断，因此医学图像融合在机器视觉、人类洞察、计算机视觉等领域发挥着关键作用。

图像融合技术概述

• 非下采样轮廓波变换（NSCT） ：该技术分两个阶段，首先进行非下采样金字塔（NSP）分解，将输入图像分解为低频子组和高频子组系数；然后通过非下采样方向滤波器组（NSTDVFB）实现图像的多尺度和多方向分析。
• 稀疏表示（SR） ：用一个过完备字典中的少数原子的线性组合来近似自然信号。对于信号s，稀疏系数通过表达式min Z||Z||0，s.t. ||X - RZ||2 求得，其中R是预定义字典，Z是稀疏系数向量，||Z||0表示Z中非零元素的数量，ε表示有界表示的误差。
• 脉冲耦合神经网络（PCNN） ：其最简单版本是基于猫视觉皮层的信号处理技术设计的反馈神经网络模型。该模型对参数进行了部分简化，保证了技术的通用性。不同特征图像位置的视觉系统反应差异与参数设置有关，参数的显著变化会影响融合结果。
• NSCT + SR ：单独的SR技术因字典原子数量有限，难以准确描述图像细节；NSCT技术则难以稀疏表示低频子带，无法提取特定特征。NSCT + SR融合技术结合了两者的优