多模态医学图像融合技术入门

"图像融合是将来自不同成像模态的多源图像结合在一起，以增强或补充信息，提供更全面的视觉理解。这一技术在医学领域尤其有用，因为不同的成像技术（如CT和MRI）能揭示人体的不同方面。例如，MRI擅长显示软组织，而CT则对密度较高的组织有更好的呈现，PET则可以提供功能信息。通过图像融合，我们可以获得同时包含结构和功能信息的图像，这对于诊断和治疗规划非常有价值。" "图像融合可以分为像素级、特征级和决策级三个层次。像素级融合是最基础的，它直接合并来自不同源的像素数据；特征级融合是在更高层次上进行的，通过提取和组合图像的特征来融合；决策级融合则是在分析和解释层面进行的，通常涉及到更复杂的算法和专业知识。" "在实现图像融合的过程中，常用的方法包括空间域技术和频率域技术，如小波变换。小波图像融合是一种有效的融合方法，它利用小波分析的特性，可以在多个分辨率级别上处理图像信息，从而更好地保留细节和边缘信息。此外，还有一些其他的技术，如傅立叶变换、PCA（主成分分析）、GLCM（灰度共生矩阵）等，它们各自有其优点和适用场景。" "在实际应用中，如图所示，CT图像和PET图像的融合可以提供解剖结构与代谢活性的综合视图，而MRI与PET图像的融合则能展示软组织结构和功能状态。这些融合图像对于医生来说是宝贵的工具，可以帮助他们做出更准确的诊断和制定更有效的治疗方案。" "图像融合技术是医学成像领域的一个重要组成部分，它通过集成不同成像技术的优点，提高了诊断的精确性和效率。对于初学者来说，了解并掌握这些基本的融合方法和应用案例，是深入研究这一领域的良好起点。"