摘要
医学图像融合技术实现了功能图像与解剖图像的优势整合,本文对特征级多模态医学图像融合技术的研究进展予以探讨,首先阐述了特征级医学图像融合的原理,然后对模糊集、粗糙集、D-S证据理论、人工神经网络、主成分分析等融合方法在医学图像融合中的应用进行了分析和总结,最后指出特征级医学图像融合方法目前面临的主要问题及今后研究的发展方向。
Medical image fusion realizes advantage integration of functional images and anatomical images.This article discusses the research progress of multi-model medical image fusion at feature level.We firstly describe the principle of medical image fusion at feature level.Then we analyze and summarize fuzzy sets,rough sets,D-S evidence theory,artificial neural network,principal component analysis and other fusion methods＇ applications in medical image fusion and get summery.Lastly,we in this article indicate present problems and the research direction of multi-model medical images in the future.
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期394-399,共6页
Journal of Biomedical Engineering
基金
国家自然科学基金资助项目(81160183
61561040)
宁夏自然科学基金资助项目(NZ14085)
宁夏高等学校科研项目资助(NGY2013062)
关键词
多模态
特征提取
特征选择
特征约简
图像融合
医学图像分析
multi-model
feature extraction
feature selection
feature reduction
image fusion
medical image analysis
