基于小波和离散Haar变换的PET/CT神经成像融合

IF 1.1 4区计算机科学 Q4 AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS

Revista Iberoamericana De Automatica E Informatica Industrial Pub Date : 2020-12-23 DOI:10.4995/riai.2020.12977

A. Orellana, R. Rodríguez, D. Yanes, P. Valdés-Sosa

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摘要

在神经科学中，成像技术用于疾病诊断和外科干预，以确定肿瘤的确切位置和大小。国际研究使用了不同的技术来融合正电子发射断层扫描和计算机断层扫描，因为它允许观察代谢功能与解剖结构的相关性。在研究这些技术和算法的基础上，开发了一种利用基于小波的融合方案实现神经图像融合的软件。本研究的目的是评估一种方法，在这种方法中，我们使用了两种不同的方法:一种是在图像中使用双插值，另一种是在图像中使用双插值。使用Haar的离散小波变换。对结果图像进行质量评价，得到分辨率为512 × 512 × 24位的图像，信噪比大于18。通过直方图验证合并后的图像比独立输入的图像包含更多的信息。

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Fusión de neuroimágenes de PET/CT utilizando un esquema basado en Wavelet y la transformada discreta de Haar

En neurociencias se utilizan técnicas imagenológicas para el diagnóstico de enfermedades y la asistencia en intervenciones quirúrgicas para determinar la ubicación y dimensión exactas de un tumor. Investigaciones a nivel internacional han utilizado diferentes técnicas para la fusión de la Tomografía por Emisión de Positrones y la Tomografía Computarizada debido a que permite observar las funciones metabólicas en correlación con las estructuras anatómicas. A partir del estudio de estas técnicas y algoritmos se desarrolló un software que realiza la fusión de neuroimágenes, utilizando el esquema de fusión basado en Wavelet. Para el corregistro de las imágenes se utilizó la interpolación Bicúbica. Como transformada discreta de Wavelet se utilizó la de Haar. Se realizó una evaluación de la calidad de las imágenes resultantes, obteniendo imágenes de resolución 512 × 512 × 24 bits y una relación señal-ruido con valores superiores a 18. Se comprobó mediante histogramas que la imagen fusionada contiene más información que las imágenes de entrada independientes.

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Revista Iberoamericana De Automatica E Informatica Industrial 工程技术-机器人学

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