医学图像融合方法综述
多模态医学图像能够为医疗诊断、治疗规划和手术导航等临床应用提供更为全面和准确的医学图像描述.由于疾病的类型多样且复杂,无法通过单一模态的医学图像进行疾病类型诊断和病灶定位,而多模态医学图像融合方法可以解决这一问题.融合方法获得的融合图像具有更丰富全面的信息,可以辅助医学影像更好地服务于临床应用.为了对医学图像融合方法的现状进行全面研究,本文对近年国内外发表的相关文献进行综述.对医学图像融合技术进行分类,将融合方法分为传统方法和深度学习方法两类并总结其优缺点.结合多模态医学图像成像原理和各类疾病的图像表征,分析不同部位、不同疾病的融合方法的相关技术并进行定性比较.总结现有多模态医学图像数据库,并按分类对25项常见的医学图像融合质量评价指标进行概述.总结22种基于传统方法和深度学习领域的多模态医学图像融合算法.此外,本文进行实验,比较基于深度学习与传统的医学图像融合方法的性能,通过对3组多模态医学图像融合结果的定性和定量分析,总结各技术领域医学图像融合算法的优缺点.最后,对医学图像融合技术的现状、重难点和未来展望进行讨论.
多模态医学图像、医学图像融合、深度学习、医学图像数据库、质量评价指标
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TP391.7(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划;国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;重庆市自然科学基金;重庆市自然科学基金;重庆市自然科学基金
2023-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共26页
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