医学图像信息融合技术在临床诊断中的应用探索

“医学图像信息融合的研究.pdf” 这篇硕士学位论文探讨了医学图像信息融合的重要性和应用，作者张孝飞在导师王强的指导下，专注于计算机软件与理论专业，于2002年完成。论文指出，信息融合是多源信息协同处理的技术，旨在整合空间或时间上冗余互补的数据，以获取研究对象的综合描述和新信息。在医学领域，不同的成像技术如CT（计算机断层扫描）、MRI（磁共振成像）、PET（正电子发射计算机断层扫描）和SPECT（单光子发射断层扫描）提供了器官的结构和功能信息，但它们之间可能存在不一致。通过信息融合，可以解决这种矛盾，提高医学诊断的准确性和效率。 论文主要关注如何将不同医学图像信息有效地融合在一起，强调这一过程能够创造超出单一图像信息的新价值，推动现代医学临床诊断的发展。作者详细介绍了90年代中期兴起的医学图像融合技术，这是一个国内外研究热点，但实际应用案例仍然有限，有很多问题等待解决。 在论文中，作者进行了以下主要工作： 1. 广泛收集和分析现有的医学图像数据及图像配准方法，这是论文的第一章内容。 2. 深入研究小波变换技术，这是论文的第二章内容。 3. 提出了一种基于小波分析的物体轮廓提取方法，用于图像配准和融合，这是论文的核心技术部分。 通过小波变换，论文旨在实现对医学图像的精确配准和信息提取，以达到有效的融合效果。小波分析是一种强大的信号处理工具，能够在多尺度上分析图像，对于捕捉图像细节和进行非线性处理特别有用。这种方法有望提升医学图像的分析精度，有助于医生做出更准确的诊断决策。 这篇论文为医学图像信息融合提供了一个理论基础和实践框架，为后续的科研工作和临床应用提供了有价值的参考。尽管在当时该领域的应用实例不多，但随着技术的发展和深入研究，医学图像融合技术已成为现代医学图像处理中的关键组成部分，极大地促进了医疗影像学的进步。