基于双树复小波变换的PET/CT自适应融合算法

摘要：

PET/CT医学图像融合对于图像分析及临床诊断具有重要的应用价值，通过融合PET/CT图像，可以丰富图像的信息量，提高信息准确度。针对PET/CT融合问题，提出了一个基于双树复小波的PET/CT自适应融合算法。对已配准的PET和CT图像进行双树复小波变换（dual-tree complex wavelet transform，DTCWT），得到低频分量和高频分量；根据低频图像集中了大部分源图像能量及决定了图像轮廓的特点，采用了自适应高斯隶属度函数的融合规则；在高频图像部分，考虑了图像相邻像素之间的相关性和模糊性问题，在第一层的高频分量上采用了高斯隶属度函数和3×3领域窗口相结合的融合规则，在第二层高频分量上采用了区域方差的融合规则。最后，为了验证算法的有效性和可行性，做了3个方面的实验，分别是该算法和其他像素级融合算法的比较实验，利用信息熵、均值、标准方差和互信息的融合效果评价实验，双树复小波变换中不同融合规则的比较实验。实验结果表明，该算法信息熵提高了7.23%，互信息提高了17.98%，说明该算法是一种有效的多模态医学影像融合方法。

关键词：PET/CT、图像融合、双树复小波、高斯隶属度函数、自适应

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.81160183;the“Chunhui Plan”of Ministry of Education of China under Grant No. Z2011051;the Natural Science Foundation of Ningxia of China under Grant Nos. NZ12179, NZ14085;the Scientific Research Fund of Ningxia Education Department under Grant No. NGY2013062

在线出版日期：2015-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：360-367