14、医学图像融合与电子健康记录的创新发展

医学图像融合与电子健康记录的创新发展

在医疗领域，医学图像融合技术和电子健康记录（EHR）系统的发展对于提高诊断准确性和医疗效率至关重要。下面将详细介绍医学图像融合技术的相关内容以及电子健康记录系统面临的挑战和解决方案。

医学图像融合技术

1. 图像融合向量计算

在医学图像融合中，第 (t) 个补丁的向量 (v_t^F) 可通过以下公式获得：
(v_t^F = D a_t^F + m_t^F)
其中，第 (t) 个向量的融合均值 (m_t^F) 由以下规则确定：
[
m_t^F =
\begin{cases}
m_t^A, & \text{如果 } a_t^F = a_t^A \
m_t^B, & \text{否则}
\end{cases}
]

2. 模拟结果与讨论

使用五个标准的多模态医学数据集来评估提出的 MIFMSF 融合方案的性能。这些数据集分为两类：
- 第一类：CT 和 MRI 图像对（数据集 1、2 和 3）
- 第二类：T1 加权 MRI（MR - T1）和 T2 加权 MRI（MR - T2）图像对（数据集 4 和 5）

所有图像大小相同。

3. 标准多模态医学数据集结果

将 MIFMSF 方法与一些基于稀疏表示（SR）的方法（如基于 MST 的稀疏表示（MST - SR）ASR 模型）以及其他先进方法（如 Zhang 和 Guo 提出的 NSCT、Hu 提出的多级局部极值方法、Li 等人提出的基于引导滤波的引导滤波（GFF）方