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基于混合模型的醫(yī)學(xué)圖像融合研究_ 獨(dú)家原創(chuàng).doc

  
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基于混合模型的醫(yī)學(xué)圖像融合研究_ 獨(dú)家原創(chuàng),基于混合模型的醫(yī)學(xué)圖像融合研究12700字自己原創(chuàng)的畢業(yè)論文,已經(jīng)通過校內(nèi)系統(tǒng)檢測,重復(fù)率低,僅在本站獨(dú)家出售,大家放心下載使用摘 要 在科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的今天,醫(yī)學(xué)成像技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入了前所未有的快速發(fā)展中,醫(yī)學(xué)圖像成為了臨床診斷治療的重要輔助手段。然而由于成像原理的不同,得到的醫(yī)學(xué)圖像特點(diǎn)也就不一樣,而通過單一模態(tài)的圖...
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分類: 論文>通信/電子論文

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基于混合模型的醫(yī)學(xué)圖像融合研究

12700字
自己原創(chuàng)的畢業(yè)論文,已經(jīng)通過校內(nèi)系統(tǒng)檢測,重復(fù)率低,僅在本站獨(dú)家出售,大家放心下載使用

摘 要 在科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的今天,醫(yī)學(xué)成像技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入了前所未有的快速發(fā)展中,醫(yī)學(xué)圖像成為了臨床診斷治療的重要輔助手段。然而由于成像原理的不同,得到的醫(yī)學(xué)圖像特點(diǎn)也就不一樣,而通過單一模態(tài)的圖像所包含的信息在臨床上很難讓醫(yī)生進(jìn)行全面綜合的診斷?;趩我荒B(tài)的醫(yī)學(xué)圖像效果不理想,且它們之間往往存在著很大的互補(bǔ)性和冗余性,因此醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)就顯得尤為重要,通過它能減少圖像間的冗余信息,增加互補(bǔ)信息已獲得更為可靠、全面的融合結(jié)果,可以全面反映病人的生理狀況,為醫(yī)生做出準(zhǔn)確的診斷或制訂出合理的治療方案大好了基礎(chǔ)。它對(duì)醫(yī)學(xué)的發(fā)展有著重要的推動(dòng)作用,醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)也是在這樣的環(huán)境背景下發(fā)展并逐漸趨向成熟。
在閱讀大量國內(nèi)外優(yōu)秀有關(guān)醫(yī)學(xué)圖像融合文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,本文從介紹醫(yī)學(xué)圖像融合的研究意義和發(fā)展現(xiàn)狀出發(fā),分析了醫(yī)學(xué)圖像融合的基本原理和具體的實(shí)現(xiàn)過程,和常用的圖像融合方法,并提出了基于混合模型的醫(yī)學(xué)圖像融合研究的方法。先用高斯混合模型對(duì)醫(yī)學(xué)圖像建模,在通過EM算法對(duì)所建的高斯模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì),最終進(jìn)行圖像重構(gòu)得到融合結(jié)果,且通過實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了算法的有效性。本文還通過對(duì)加權(quán)平均算法融合方法和基于混合模型兩種方法進(jìn)行了比較分析,深入研究了基于高斯混合模型對(duì)圖像融合的具體影響,通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于高斯混合模型的圖像融合算法效果比較好。
關(guān)鍵詞:醫(yī)學(xué)圖像融合 高斯混合模型 EM算法

Medical Image Fusion Based On Mixed Model
Abstract In the rapid development of science and technology today, medical imaging technology has entered a rapid development of hitherto unknown, the medical image has become an important adjunct to clinical diagnosis and treatment. However, because of the different imaging principle, image features are also not the same, and image by a single mode of the information contained in clinically difficult to let the doctor to diagnose the comprehensive. Based on the medical image effect of a single mode is not ideal, and among them there are complementary and redundancy of big, so it is very important for medical image fusion technique, which can reduce the redundant information between images, adding complementary information has been more fusion results are reliable, comprehensive, can fully reflect the physiological status of the patient the doctor, to make an accurate diagnosis or make good foundation reasonable treatment scheme. It is the development of medicine plays an important role in promoting, and medical image fusion technology is also in the context of such an environment development and gradually mature.
On the basis of reading a lot of domestic and foreign excellent medical image fusion literature, this paper introduces the research significance and the development present situation of medical image fusion, analyzes the basic principles of medical image fusion and the concrete implementation process, analysis of the common image fusion method, and puts forward the research of medical image fusion hybrid model based on the. First with the Gauss mixture model of medical image modeling, through the EM algorithm to estimate the model parameters of Gauss, the final image reconstructed to obtain the fusion results, and the results of simulation show the effectiveness of the algorithm. The fusion method of weighted average algorithm and hybrid models of two kinds of methods based on a comparative analysis, in-depth study of the Gauss mixture model of concrete based on image fusion, the experimental results show that the image of Gauss mixture model fusion algorithm based on the effect is better.
Key words Medical image fusion Gaussian mixture model EM algorithm

目錄
摘 要 I
Abstract II
第一章 緒論 1
1.1醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展 1
1.2課題背景及意義 2
1.3醫(yī)學(xué)圖像融合的研究現(xiàn)狀 2
1.4論文主要內(nèi)容和章節(jié)安排 5
第二章 醫(yī)學(xué)圖像融合和預(yù)處理技術(shù) 6
2.1醫(yī)學(xué)圖像融合概念 6
2.2醫(yī)學(xué)圖像融合方法分類 6
2.2.1像素級(jí)融合 6
2.2.2特征級(jí)融合 8
2.2.3決策級(jí)融合 9
2.3 醫(yī)學(xué)圖像融合的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 9
2.3.1主觀評(píng)價(jià) 9
2.3.2客觀評(píng)價(jià) 10
2.4 醫(yī)學(xué)圖像融合前準(zhǔn)備階段介紹 12
2.4.1醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理 13
2.4.2醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn) 13
2.5小結(jié) 14
第三章 相關(guān)介紹 16
3.1 高斯混合模型 16
3.2 EM算法 16
3.3 多分辨率分析 19
第四章 基于高斯混合模型的醫(yī)學(xué)圖像融合 20
4.1 圖像信息模型 20
4.2 基于多分辨的高斯混合醫(yī)學(xué)圖像融合 21
4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果 22
4.4 本章小結(jié) 24
結(jié) 論 25
致 謝 26
參考文獻(xiàn) 27