公开(公告)号：CN109934887B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN201910177917.1

申请日：2019-03-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 陈海鹏 ,  吕颖达 ,  盖迪 ,  申铉京 ,  张宠 ,  李怡

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/0464

公开(公告)号：CN109934887A

公开(公告)日：2019-06-25

申请号：CN201910177917.1

申请日：2019-03-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 陈海鹏 ,  吕颖达 ,  盖迪 ,  申铉京 ,  张宠 ,  李怡

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的脉冲耦合神经网络的医学图像融合方法，包括如下步骤：步骤一：将多模态医学图像进行Gamma校正来增强医学图像的对比度；步骤二：采用非下采样剪切波对校正后的待融合图像进行多尺度分解，得到低频子图和高频子图；步骤三：采用改进的区域能量算法对低频子图进行融合；步骤四：采用改进的脉冲耦合神经网络算法对高频子图进行融合；步骤五：采用非下采样剪切波逆变换对融合后的高、低频子图进行重构得到最终的融合图像。本发明能够对多模态医学图像进行有效的融合，提高了医生对患者病情诊断的准确度。