29、多模态医学图像与对称二分图中的相关问题研究

多模态医学图像与对称二分图中的相关问题研究

在当今的科研领域，多模态医学图像压缩以及图论中的中位数问题都有着重要的研究价值。多模态医学图像压缩有助于更高效地存储和传输医学影像数据，而对称二分图的中位数问题则在网络理论等方面有着广泛的应用。下面将详细探讨这两个方面的研究内容。

多模态医学图像压缩方法比较

在医学图像压缩的研究中，采用了三种不同的方法，分别是分形（Fractal）、径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network）以及混合分形与径向基函数神经网络（Hybrid Fractal & NNRBF），并对它们的压缩效果进行了比较。
- 评估参数 ：选用了磁共振（MR）和计算机断层扫描（CT）图像，以压缩比（Compression Ratio，CR）、峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）、执行时间和内存使用量作为质量评估参数。
- 结果分析 ：研究发现，混合方法具有较低的压缩比和较高的峰值信噪比，这表明它在保留图像质量的同时，能实现相对较好的压缩效果，比分形和径向基函数神经网络方法更高效。

下面通过表格展示这三种方法在不同参数上的表现，以便更直观地比较：
| 方法 | 压缩比（CR） | 峰值信噪比（PSNR） | 执行时间 | 内存使用量 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 分形（Fractal） | 高 | 低 | - | - |
| 径向基函数神经网络（NNRBF） | - | - | - | - |