15、医学影像融合与体温监测的创新技术应用

医学影像融合与体温监测的创新技术应用

1. 脑肿瘤检测的影像融合技术

1.1 脑肿瘤检测背景与影像融合概念

脑肿瘤是一种可怕的疾病，早期难以检测，许多患者因此失去生命。影像融合是将多幅图像的主要数据收集并合并成一幅图像的过程，在医学领域，它有助于更准确地诊断疾病。正电子发射断层扫描（PET）图像借助放射性示踪剂，帮助医生检测复杂疾病；磁共振成像（MRI）则利用强大磁场和无线电波生成人体生理和解剖过程的图像。

1.2 现有方法的局限性与本文创新点

现有方法使用小波变换技术识别脑肿瘤，但存在噪声大、准确性低的问题。本文提出结合神经网络进行影像融合来检测脑肿瘤，可通过MATLAB软件实现。

1.3 相关文献研究

• Brundashree.R等人（2015）结合PET和MRI图像，利用小波变换检测肿瘤，修改灰质和白质区域数据，在灰度级融合后取得较好结果。
• Umer Javed等人（2014）利用局部特征和模糊概念融合MRI和PET图像，提高了融合效果。

1.4 提出的架构

1.4.1 影像融合与神经网络结合

将MRI和PET图像进行融合，并应用神经网络来检测脑肿瘤。影像融合技术包括图像增强和图像混合两个重要任务，使用拉格朗日插值方法提高图像质量。

1.4.2 数学公式表示

设MRI图像(I_{MRI})（尺寸为(M\times N)）的各种近似值(I_{MRI,k})通过滤波器值(f)的连续卷积得到：
[I_{MRI,k + 1}=I_{MRI,k