基于压缩感知的肝脏CT/PET医学图像融合研究

摘要：

针对医学诊断实时传输需求，提出一种基于压缩感知的医学图像融合研究算法。该算法采用基于压缩感知的融合方法，对非下采样轮廓波变换（NSCT）分解得到的高频子带用随机高斯矩阵分别进行测量，利用正交匹配追踪法重建各高频子带系数，对得到的高频部分和低频部分进行逆变换得到融合图像。通过对CT与PET肝脏医学图像的仿真实验，该算法可以增加多模态医学图像互补信息，并能较好地提高医学图像融合的清晰度。比较融合评价指标，证实本算法在保证融合质量的同时有效提高了运算效率，有利于满足医学诊断实时传输的应用需求。

关键词：医学图像、非下采样轮廓波变换、压缩感知、图像融合

分类号：R44(诊断学)

资助基金：国家自然科学基金项目61302178

在线出版日期：2015-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：31-35