39、医学图像融合与脑电信号处理技术解析

医学图像融合与脑电信号处理技术解析

1. 医学图像融合概述

医学图像融合在疾病诊断和治疗规划中起着至关重要的作用。通过融合不同模态的医学图像，可以获取更全面、准确的信息，帮助医生更精准地判断病情。这里介绍一种基于能量属性和参数自适应脉冲耦合神经网络（PA - PCNN）的多模态医学图像融合（MMIF）方法。

2. 多模态医学图像融合的预备知识

2.1 NSST分解

非下采样剪切波变换（NSST）是一种多尺度几何分析变换（MSAT），由Easley提出。它将非下采样金字塔变换与不同的剪切滤波器相结合，具有多尺度和多方向的特性。由于其基本功能的优越性，NSST在MMIF中应用广泛。为方便表示，NSST及其逆变换用以下两个函数表示：
- {Ln, Hn} = nsst_de(I)
- F = nsst_re(Ln, Hn)
其中， nsst_de() 表示NSST分解， nsst_re() 表示NSST重建； I 为输入图像， F 为融合图像； Ln 和 Hn 分别表示低频和高频子带。

2.2 能量属性（EA）

低通子带使用能量函数（EA）进行融合，计算步骤如下：
1. 计算每个低通子带 LP1 、 LP2 的均值（ M ）和中值（ me