[发明专利]一种提高图像评价结果可信度的两模态医学图像融合方法

说明书

技术领域

本发明属于医疗器械领域，涉及一种提高图像评价结果可信度的两模态医学图像融合方法。

技术背景

医学图像往往涉及人体的各种组织器官，具有数据巨量性、灰度模糊性、结构复杂性、噪声显著性等特点，一般情况下，病灶部位在整幅影像中所占的比例极低，所以在临床诊断中对图像的背景信息要求较高，如果不对图像进行处理，会对诊断结果的判断造成影响，但是，在对图像进行处理时，选择不同的隶属度函数会导致评价结果出现差异，并且会对评价结果的可信度产生影响。

图像的边缘轮廓、纹理等重要信息与高频系数的选择有直接关系。因为图像的局部特征不是由单一的像素所表达的，是由局部区域中几个像素共同表现出来，而且各高频系数之间具有较强的相关性，如果选择基于单个像素点的融合规则，则不能很好的反映该区域特征信息。因此，选择合适的图像融合规则，才能保持图像之间的相关性，保留原图的有用信息，使获得的融合图像具有更好的视觉效果。

发明内容

本发明目的针对现有技术的不足，提供一种提高图像评价结果可信度的两模态医学图像融合方法，该方法是基于双树复小波和组合隶属度函数的自适应PET/CT图像融合方法，该方法避免了隶属度函数选择上的主观性，以及融合系数的固定性，提高了评价结果的可信度；并且，保持了图像之间的相关性，保留原图的有用信息，使获得的融合图像具有更好的视觉效果。

本发明的目的通过以下技术方案予以实现：

一种提高图像评价结果可信度的两模态医学图像融合方法，所述方法包括以下步骤：

(1)对已配准的PET和CT图像进行双树复小波变换，得到低频子带和高频子带；

(2)根据低频子带的特点，采用自适应组合隶属度函数的融合规则；

(3)高频子带系数的选取，采用基于区域能量和加权相结合的融合规则；

进一步地，步骤(1)具体是对已配准的PET和CT图像中的PET图像进行DTCWT变换，得到2个低频子带和6个方向，即±15°，±45°和±75°的高频子带；

进一步地，步骤(1)具体对已配准的PET和CT图像中的CT图像进行DTCWT变换，得到2个低频子带和6个方向，即±15°，±45°和±75°的高频子带；

进一步地，所述自适应组合隶属度函数的融合规则，即：

F(i,j)=Σn=15wnfn(i,j)]]>

式中，w_n是函数f_n的权重，f_n为5个隶属度函数，分别是高斯隶属度函数、钟形隶属度函数、sigmoid函数型隶属度函数、三角形隶属度函数和梯形隶属度函数；

进一步地，所述基于区域能量和自适应加权相结合的融合规则，即：选定一个阈值T(T∈(0，0.5))，如果T₁小于T或者大于等于1/T，则选择能量较大的作为结果图像的高频子带系数；否则利用区域能量进行自适应加权计算低频子带融合的系数，具体如下：