公开(公告)号：CN105447837B

公开(公告)日：2019-11-12

申请号：CN201510811225.X

申请日：2016-02-04

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李伟生 ,  赵佳 ,  肖斌 ,  王国胤

IPC: G06T5/40 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明请求保护一种基于自适应云模型的多模态脑部图像融合方法，属于医学图像处理领域。本发明借助云模型理论将来自不同模态的MRI(核磁共振成像)脑部图像、MRI与PET(正电子发射断层成像)、MRI与SPECT(单光子发射断层成像)脑部图像进行融合。首先，根据脑部图像自身的灰度直方图特征，对灰度直方图进行拟合；然后，由拟合曲线的谷值点划分区间并通过逆向云发生器自适应地生成云模型；最后，设计云推理规则，得到融合后的图像。实验结果表明，相比传统融合方法，本方法融合后的图像脑部特征更清晰，激活区域更明显，在主观融合效果与客观评价指标方面均有很大的提高。

公开(公告)号：CN105447837A

公开(公告)日：2016-03-30

申请号：CN201510811225.X

申请日：2016-02-04

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李伟生 ,  赵佳 ,  肖斌 ,  王国胤

IPC: G06T5/40 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明请求保护一种基于自适应云模型的多模态脑部图像融合方法，属于医学图像处理领域。本发明借助云模型理论将来自不同模态的MRI(核磁共振成像)脑部图像、MRI与PET(正电子发射断层成像)、MRI与SPECT(单光子发射断层成像)脑部图像进行融合。首先，根据脑部图像自身的灰度直方图特征，对灰度直方图进行拟合；然后，由拟合曲线的谷值点划分区间并通过逆向云发生器自适应地生成云模型；最后，设计云推理规则，得到融合后的图像。实验结果表明，相比传统融合方法，本方法融合后的图像脑部特征更清晰，激活区域更明显，在主观融合效果与客观评价指标方面均有很大的提高。