基于NSCT的CT與MRI圖像融合算法的研究的開題報告

基于NSCT的CT與MRI圖像融合算法的研究的開題報告一、選題的背景和意義醫(yī)學圖像融合是將多個不同模態(tài)的醫(yī)學影像合并成一幅影像的過程。在醫(yī)學影像診斷中，單一模態(tài)影像難以提供足夠的信息，而多模態(tài)影像的融合可以更全面、準確地展現(xiàn)病變區(qū)域，提高診斷準確性和可信度。因此，醫(yī)學圖像融合在臨床醫(yī)學的應用前景十分廣闊。NSCT（Non-subsampledContourletTransform）是一種比小波變換更適合于圖像表征和處理的變換方法，其提取到的能量更集中，具有更好的局部特征描述能力。利用NSCT的方法在醫(yī)學圖像融合中得到了廣闊應用，但目前該領域仍有很大的研究空間。因此，開展基于NSCT的CT與MRI圖像融合算法的研究，不僅能夠拓展醫(yī)學圖像融合的方法學，還有助于提高臨床醫(yī)學的診斷水平。二、選題研究的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢目前，醫(yī)學圖像融合的方法主要包括小波變換、NSCT、多分辨率分析等。其中，NSCT方法因其優(yōu)越的局部特征描述和魯棒性，成為了當前研究的熱點和難點。目前，基于NSCT的圖像融合算法研究已經廣泛應用于醫(yī)學領域，如用于腦部圖像的融合、用于靜態(tài)圖像的融合等。但是，目前該領域仍有許多問題需要進一步研究，如如何通過NSCT的方法提取更豐富的信息，如何合理選擇權值，如何利用深度學習等方法結合NSCT進行圖像融合等，這些都是目前研究的熱點和難點。三、擬采用的研究方法基于NSCT的CT與MRI圖像融合算法的研究將主要采用以下步驟：（1）對原始CT和MRI圖像進行預處理和分割，以提取出感興趣的病變區(qū)域和無病變區(qū)域；（2）利用NSCT對分割后的圖像進行多尺度分解和多方向分解，并提取出各個頻帶的特征信息；（3）分析和比較不同特征信息對圖像融合效果的影響，選擇合適的權重進行融合；（4）通過比較多種不同的融合方法，得出最優(yōu)的圖像融合結果。四、擬開展的研究內容和論文結構本次研究主要包括以下幾個方面：（1）對基于NSCT的圖像融合方法進行調研和整理，探究NSCT方法在醫(yī)學圖像融合中的應用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢；（2）對CT和MRI圖像進行預處理和分割，提取各自的特征信息；（3）采用NSCT進行多尺度分解和多方向分解，提取出各頻帶的特征信息；（4）分別對CT和MRI圖像進行權重選擇，得到融合后的圖像；（5）通過圖像質量評估和與其他融合方法的比較，評估該算法的性能和優(yōu)劣。論文結構安排如下：第一章：緒論第二章：NSCT在醫(yī)學圖像融合中的應用第三章：基于NSCT的CT與MRI圖像預處理和分割第四章：基于NSCT的圖像融合算法及實現(xiàn)第五章：實驗及分析第六章：結論與展望五、可行性分析與預期成果本次研究選題的范圍適當，目標明確，內容合理，有一定的實踐性和科研價值，具有一定的可行性。通過歸納總結已有的相關研究成果，結合本研究的實際情況