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基于多孔小波融合的PET/CT图像增强及其评价

许全盛  李昕  谢康宁  
【摘要】:目的:为解决融合图像视觉效果增强与量化信息损失之间的矛盾,本文提出一种基于非降采样的多孔小波(àtrous wavelet)分解的PET/CT图像融合方法,使得融合图像既有利于肿瘤诊断又能用于放疗靶区勾画和放射性定量分析。方法:对PET和CT图像分别进行多孔小波分解,以包含肿瘤目标的适当大小的感兴趣区域的清晰度为目标函数,采用Nelder-Mead算法对PET和CT图像高频分解系数之比进行优化获得最终的融合系数,使融合图像充分增加解剖学信息的同时又尽量保持PET图像原有的局部和整体灰度信息。结果:融合图像质量评价表明,本文方法能将有价值的PET功能信息与精确的CT解剖信息结合在一起,并克服传统小波融合损失图像量化信息的不足。结论:基于多孔小波融合的PET/CT图像既能用于肿瘤诊断,又能同时用于肿瘤学放射性计算和适形放疗计划制定等量化研究。

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