多模医学图像融合技术：提升诊断效率与准确性

"多模医学图像融合的研究与实现 - 电子科技大学硕士学位论文 - 李屹" 本文主要探讨了多模医学图像融合技术及其在临床诊断中的应用。随着医疗技术的发展，临床应用对医学图像的需求日益增加，特别是多模医学图像的使用。多模医学图像指的是来自不同成像技术（如CT、MRI等）的图像，每种模式提供不同的解剖结构信息。然而，内科医生在分析这些图像时，需要消耗大量时间和专业知识，以识别和理解病人的病情。 医学图像融合技术的目标是将不同模态图像中的对比和互补信息整合到单一图像中，从而提高诊断的准确性和效率。通过融合，可以更清晰地揭示那些在单一模态图像中难以观测的特征，减少误诊和手术失误的风险。此外，融合后的图像便于进一步的处理，如三维建模，这对于临床模拟、手术规划以及医学教育具有重要意义。 李屹的硕士论文中，可能详细介绍了多种医学图像融合算法，包括基于像素级、特征级和决策级的融合方法，并可能对比了它们的性能。论文可能还涉及了评估融合效果的标准和指标，如信噪比（SNR）、对比度保留（CR）和结构相似度指数（SSIM）等。 同时，论文可能探讨了如何优化图像融合过程，以减少噪声、增强关键结构的可视化，并讨论了融合图像在实际临床应用中的挑战和解决方案。此外，论文可能还包含了实验部分，通过对比不同融合方法在实际病例上的应用效果，验证了所提出技术的有效性。 这篇硕士学位论文深入研究了多模医学图像融合技术，旨在提升医学影像分析的精确性和实用性，对于推动医疗影像领域的科技进步具有重要的理论和实践价值。