醫(yī)學(xué)影像的融合方法及基于融合醫(yī)學(xué)影像學(xué)習(xí)的圖像檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201810704005.0 申請日 -
公開（公告）號 CN109035160A 公開（公告）日 2018-12-18
申請公布號 CN109035160A 申請公布日 2018-12-18
分類號 G06T5/00;G06T5/50;G06T7/00 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 李鵬;張衍儒;白世貞;任宗偉 申請（專利權(quán)）人 哈爾濱商業(yè)大學(xué)
代理機(jī)構(gòu) 哈爾濱市松花江專利商標(biāo)事務(wù)所 代理人 哈爾濱商業(yè)大學(xué)
地址 150028 黑龍江省哈爾濱市松北區(qū)學(xué)海街1號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 醫(yī)學(xué)影像的融合方法及基于融合醫(yī)學(xué)影像學(xué)習(xí)的圖像檢測方法，涉及基于融合醫(yī)學(xué)影像學(xué)習(xí)的圖像檢測技術(shù)。本發(fā)明為了解決醫(yī)學(xué)影像因受噪聲污染，信噪比低，不同組織間灰度差異小，影響醫(yī)學(xué)影像的應(yīng)用，以及單一模態(tài)的影像并不能從不同角度提供病變組織更豐富的信息等技術(shù)問題。讀取兩類模態(tài)影像并分別對兩類模態(tài)影像進(jìn)行預(yù)處理，得到去噪圖像；采用改進(jìn)的剪切波變換對圖像進(jìn)行多尺度剖分；根據(jù)融合規(guī)則，對兩類模態(tài)影像進(jìn)行融合，得到融合圖像；將所有融合圖像組成融合圖像數(shù)據(jù)集；對數(shù)據(jù)集采用改進(jìn)的YOLO v2深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練，生成訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測。將不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像融合在一起從不同角度提供病變組織更豐富的信息。