基于支持向量机的MRI-PET图像融合算法

摘要：

目的： 将MRI与PET图像融合在一起,可以了解颅脑组织的综合信息并进行准确诊断。 方法：首先对经过预处理的MRI与PET图像进行小波分解,再对分解子图像进行基于支持向量机理论的融合处理,最后进行小波重构得到融合图像。 结果：本文方法所得到的融合图像与源图像信息差异小,保持光谱特性能力强。 结论：本文提出的结合小波与支持向量机理论的图像融合新算法,适用于MRI与PET图像的融合处理,融合效果较好。

关键词： 颅脑组织 MRI诊断 PET诊断 图像融合 支持向量机

作者: 马慧彬 石瑞英 牟晓枫

作者单位: 佳木斯大学信息电子技术学院,黑龙江 154007

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十二届中国体视学与图像分析学术会议

会议地点: 佳木斯

会议语种:中文

页码: 439-441

在线出版日期: 2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）