【图像融合】基于同步各向异性扩散模型的MRI和CT医学图像融合附Matlab代码-优快云博客

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

医学图像融合是指将不同模态医学影像（如 MRI、CT、PET）的互补信息整合为单幅图像，以提升临床诊断与治疗规划的准确性。其中，MRI（磁共振成像）与 CT（计算机断层扫描）的融合是临床最常用的组合之一，广泛应用于肿瘤诊断、神经外科手术规划、骨科植入评估等场景：

肿瘤诊断：CT 擅长显示骨骼、肺部等高密度组织的结构（如肺癌的钙化灶），MRI 则能清晰呈现软组织细节（如肿瘤的边界、水肿区域），融合后可同时定位肿瘤位置与判断其对周围组织的侵犯范围；

神经外科手术：脑肿瘤切除手术中，CT 可提供颅骨解剖结构以确定手术入路，MRI（如 T2 加权像）能区分肿瘤与正常脑组织，融合图像帮助医生精准避开血管与功能区；

骨科治疗：骨折修复手术中，CT 显示骨折线与内固定物位置，MRI 评估周围软组织损伤（如韧带撕裂），融合结果指导手术方案优化。

理想的 MRI-CT 融合需满足信息完整性（保留双方关键特征）、空间一致性（无几何错位）、视觉清晰度（无伪影）三大核心需求，传统融合方法（如简单加权、金字塔分解）难以平衡多模态图像的特性差异，需借助更精准的图像增强与特征提取模型。

传统 MRI-CT 融合方法的局限性

当前主流的 MRI-CT 融合方法可分为 “空间域方法” 与 “变换域方法”，但在处理多特性差异时存在明显短板：

空间域方法（如加权平均、像素级替换）：

简单加权（如 MRI 占比 0.5+CT 占比 0.5）会导致软组织与骨骼的对比度同时下降，例如脑部融合后颅骨边缘模糊、脑组织细节丢失；

像素级替换（如 CT 骨骼区域替换 MRI 对应区域）易产生 “拼接伪影”，因两种图像的灰度范围差异大（CT 骨骼灰度值可达 1000HU，MRI 通常为 0-255），边界过渡不自然。

变换域方法（如小波变换、曲波变换）：

需将图像分解为低频（全局结构）与高频（细节特征）分量，再进行分量融合；但多模态图像的低频分量差异大（如 MRI 低频对应软组织结构，CT 低频对应骨骼结构），融合规则（如取最大值、平均值）选择依赖经验，易导致信息丢失；

对噪声敏感，若分解前未充分去噪，高频分量中的噪声会在逆变换后放大，尤其 CT 的泊松噪声会在融合图像中形成颗粒状伪影。

缺乏动态特征适应能力：

传统方法采用固定的融合策略（如统一的权重、分解层数），无法根据图像局部区域特性（如 MRI 的肿瘤区、CT 的骨骼区）动态调整，例如在骨骼区域仍沿用软组织的融合规则，导致骨骼细节模糊。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

参数设置------------------------------------%

num_iter = 30; %设置最大迭代次数

delta_t = 1/8; %设定为最大值

kappa = 20; %or通过canny算子计算得到

a=1;

%kappa = function();

%num_iter = function();

% option = 1; 根据不同的源图像计算不同的扩散函数

mri_base = zeros(256,256);

mri_detail = zeros(256,256);

ct_base = zeros(256,256);

ct_detail = zeros(256,256);

tic

%-------------------------------------图像拼接------------------------------------%

for i = 1:256

for j = 257:512

mri(i,j) = ct(i,j-256);%直接用mri表示拼接结果

end

🔗 参考文献

[1]宗静静,邱天爽,郭冬梅.联合稀疏表示的医学图像融合及同步去噪[J].中国生物医学工程学报, 2016, 35(2):8.DOI:10.3969/j.issn.0258-8021.2016.02.002.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流人群疏散病毒扩散晶体生长金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇