PET-MRI医学图像融合与混合神经胶质瘤分类模型.docx

PET-MRI 医学图像融合与混合神经胶质瘤分类模型 本文介绍了一种基于深度学习的 PET-MRI 医学图像融合与混合神经胶质瘤分类模型。该模型使用 DenseNet 模型，对 PET 和 MRI 图像进行融合，并应用于混合神经胶质瘤的分类。该模型可以有效地融合 PET 和 MRI 图像的优势，提高图像分类的准确性。 PET-MRI 医学图像融合的重要性： 在医疗影像领域，PET 和 MRI 图像是两种常用的成像 modalities。PET 图像能够提供反映人体新陈代谢情况的颜色信息，而 MRI 图像能够提供高空间分辨率的结构信息。但是，单独使用 PET 或 MRI 图像都存在一定的缺陷。PET 图像缺乏空间分辨率，而 MRI 图像缺乏反映人体新陈代谢情况的颜色信息。因此，将 PET 和 MRI 图像进行融合可以结合两者的优势，提高图像分类的准确性。 深度学习在医学图像分析中的应用： 近年来，深度学习技术在医学图像分析领域中的应用日益普遍。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中的一种常用模型，能够对图像进行特征提取和分类。但是，随着深度的增加，存在 CNN 输入及梯度消失问题。为了解决这个问题，提出了一种基于 DenseNet 模型的图像融合方法。 DenseNet 模型： DenseNet 模型是一种基于密集连接的神经网络模型。它能够将所有层直接相连，每一层都从前几层获得额外的输入，可以直接访问来自损耗函数与原始输入信号的梯度，减缓了梯度消失并加强了特征传播。同时，DenseNet 层特征图数量固定，狭窄的 DenseNet 层只向网络的“集体知识”中添加一小部分特征图，并保持剩余特征图不变，鼓励了特征重用，减少了网络参数。 PET-MRI 医学图像融合方法： 本文采用基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform，NSST）的自适应融合方法。该方法可以将 PET 和 MRI 图像进行多尺度分解，然后通过剪切波滤波器（SF）对图像进行多方向分解，得到低频与高频子带，最后对融合后的图像进行反变换。 实验结果： 实验结果表明，自适应 NSST 融合方法有效减少了颜色失真，相比于单一 PET 图像，分类准确性提高了。该模型可以应用于混合神经胶质瘤的分类，提高图像分类的准确性。 结论： 本文提出了一种基于深度学习的 PET-MRI 医学图像融合与混合神经胶质瘤分类模型。该模型使用 DenseNet 模型，对 PET 和 MRI 图像进行融合，并应用于混合神经胶质瘤的分类。实验结果表明，自适应 NSST 融合方法可以有效地融合 PET 和 MRI 图像的优势，提高图像分类的准确性。