基于NSCT的CT與MRI圖像融合算法的研究的開題報(bào)告

基于NSCT的CT與MRI圖像融合算法的研究的開題報(bào)告一、選題的背景和意義醫(yī)學(xué)圖像融合是將多個(gè)不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像合并成一幅影像的過程。在醫(yī)學(xué)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(zhǔn)確地展現(xiàn)病變區(qū)域，提高診斷準(zhǔn)確性和可信度。因此，醫(yī)學(xué)圖像融合在臨床醫(yī)學(xué)的應(yīng)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(xué)圖像融合中得到了廣闊應(yīng)用，但目前該領(lǐng)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(xué)圖像融合的方法學(xué)，還有助于提高臨床醫(yī)學(xué)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(xué)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(dāng)前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。目前，基于NSCT的圖像融合算法研究已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)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(lǐng)域仍有許多問題需要進(jìn)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(quán)值，如何利用深度學(xué)習(xí)等方法結(jié)合NSCT進(jìn)行圖像融合等，這些都是目前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。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(jìn)行預(yù)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(jìn)行多尺度分解和多方向分解，并提取出各個(gè)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(quán)重進(jìn)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(jié)果。四、擬開展的研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)本次研究主要包括以下幾個(gè)方面：（1）對基于NSCT的圖像融合方法進(jìn)行調(diào)研和整理，探究NSCT方法在醫(yī)學(xué)圖像融合中的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢；（2）對CT和MRI圖像進(jìn)行預(yù)處理和分割，提取各自的特征信息；（3）采用NSCT進(jìn)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(jìn)行權(quán)重選擇，得到融合后的圖像；（5）通過圖像質(zhì)量評(píng)估和與其他融合方法的比較，評(píng)估該算法的性能和優(yōu)劣。論文結(jié)構(gòu)安排如下：第一章：緒論第二章：NSCT在醫(yī)學(xué)圖像融合中的應(yīng)用第三章：基于NSCT的CT與MRI圖像預(yù)處理和分割第四章：基于NSCT的圖像融合算法及實(shí)現(xiàn)第五章：實(shí)驗(yàn)及分析第六章：結(jié)論與展望五、可行性分析與預(yù)期成果本次研究選題的范圍適當(dāng)，目標(biāo)明確，內(nèi)容合理，有一定的實(shí)踐性和科研價(jià)值，具有一定的可行性。通過歸納總結(jié)已有的相關(guān)研究成果，結(jié)合本研究的實(shí)際情況