生物醫(yī)學(xué)圖像融合顯示方法的研究.pdf

1、生物醫(yī)學(xué)成像的研究方興未艾，成像技術(shù)層出不窮，為生物組織的影像學(xué)描述提供了新的工具。融合顯示方法的研究有助于多模態(tài)信息的整合和新模態(tài)的運(yùn)用，因此在臨床實(shí)踐和基礎(chǔ)研究中有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。融合顯示方法的設(shè)計(jì)，需要結(jié)合具體應(yīng)用的需要和源圖像的特點(diǎn)。本論文針對(duì)生物和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的三個(gè)應(yīng)用，對(duì)灰度圖像與偽彩圖像的融合顯示進(jìn)行了研究。
　　 生物相襯圖與熒光圖的融合有助于蛋白質(zhì)亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)的定位和功能研究。融合圖像應(yīng)在真實(shí)反映細(xì)胞內(nèi)蛋白質(zhì)分布的基

2、礎(chǔ)上，保留足夠的亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)的定位信息，著力改善熒光背景對(duì)融合圖像明度和清晰度的影響。
　　 研究結(jié)合廣義亮度-色相-飽和度(Generalized Intensity-hue-saturation，GIHS)快速算法、非降采樣輪廓波變換(Nonsubsampled Contourlet Transform，NSCT)和透明度的概念，提出了GIHS框架下變權(quán)重多尺度融合的流程。融合方法的設(shè)計(jì)在引入了NSCT理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合絕對(duì)值

3、最大的高頻系數(shù)融合準(zhǔn)則，提出了以雙伽馬函數(shù)為原型的低頻系數(shù)融合準(zhǔn)則。
　　 實(shí)驗(yàn)部分結(jié)合Otsu分割算法和視覺信息保真度(Visual Information Fidelity，VIF)指標(biāo)，設(shè)計(jì)了分區(qū)域的相似度量化實(shí)驗(yàn)。通過117組擬南芥相村圖和熒光圖的融合顯示實(shí)驗(yàn)，研究了多尺度變換對(duì)圖像融合顯示效果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：非降采樣技術(shù)和二維濾波器設(shè)計(jì)在一定程度上提高了圖像融合的效果，但是多尺度變換的方向性與融合效果的提升關(guān)系不

4、大。在該方法和多種傳統(tǒng)方法融合顯示效果的比較實(shí)驗(yàn)中，量化結(jié)果與融合實(shí)例中的觀察結(jié)果吻合，都表明了該方法的有效性和相比傳統(tǒng)方法的優(yōu)越性。
　　 腦部磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)與單光子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層成像(Single Photon Emission Computed Tomography，SPECT)的融合實(shí)現(xiàn)了人體結(jié)構(gòu)和功能信息的整合，尤其有助于SPECT圖的解讀和運(yùn)用。
　　

5、 融合圖像應(yīng)在真實(shí)反映腦部功能變化的基礎(chǔ)上，保留足夠的結(jié)構(gòu)定位信息，著力于改善SPECT圖黑色背景對(duì)融合圖像明度和清晰度的影響。研究將圖像的融合顯示歸結(jié)為線性優(yōu)化問題，運(yùn)用單純形法得到權(quán)重函數(shù)，用于源圖像亮度分量低頻系數(shù)和高頻系數(shù)融合準(zhǔn)則的設(shè)計(jì)。研究還設(shè)計(jì)了算法的可交互特性，提出了全局透明度和全局高頻透明度，用以實(shí)現(xiàn)源圖像之間的漸變以及對(duì)融合圖像細(xì)節(jié)表現(xiàn)的控制。
　　 實(shí)驗(yàn)探討了基于高階多項(xiàng)式近似的權(quán)重函數(shù)的估計(jì)，相比基于雙伽

6、馬函數(shù)的近似，其優(yōu)勢(shì)在于放寬了對(duì)權(quán)重函數(shù)形態(tài)的限制。在正常腦部29個(gè)層面MRI圖像和SPECT圖像的融合實(shí)驗(yàn)中，融合實(shí)例的觀察結(jié)果與量化實(shí)驗(yàn)結(jié)果吻合，都表明了該方法的有效性和相比傳統(tǒng)方法的優(yōu)越性。繼而以傳統(tǒng)透明度技術(shù)為參照，驗(yàn)證了融合顯示方法的可交互特性設(shè)計(jì)。兩組臨床實(shí)例證實(shí)了提出的融合顯示方法的實(shí)用價(jià)值。最后結(jié)合實(shí)驗(yàn)，初步探討了兩種權(quán)重函數(shù)設(shè)計(jì)方法的優(yōu)缺點(diǎn)和通用性。
　　 B型超聲圖與超聲彈性圖的融合不僅有助于生物組織力學(xué)特性

7、分布的定位、理解和運(yùn)用，而且擴(kuò)大了超聲無損診斷的應(yīng)用范圍。融合圖像應(yīng)在保持源圖像理解模式的基礎(chǔ)上，提高融合圖像對(duì)源圖信息的表現(xiàn)力，尤其是對(duì)B型超聲灰度圖像中低頻結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)的表現(xiàn)力。
　　 研究基于色貌模型理論，設(shè)計(jì)了均一明度的偽彩顯示方法，并將色貌屬性的預(yù)測(cè)用于圖像的融合顯示。在國(guó)際發(fā)光照明委員會(huì)CIECAM02色貌模型的運(yùn)用中，通過假定已知明度、色相和飽和度，著重推導(dǎo)了圖像的CIEXYZ色彩空間表示。
　　 實(shí)驗(yàn)研究了計(jì)