公开(公告)号：CN117541493A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311641906.7

申请日：2023-12-04

Applicant: 吉林大学

Inventor： 赵岩 ,  李东岳 ,  王世刚 ,  王春悦

IPC: G06T5/50 ,  G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T7/33 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 一种基于改进分数阶累积量的三维特征医学图像融合方法属于图像处理中的医学图像配准技术领域，本发明包括使用超分辨率复原提高了MR图像的分辨率，使得该数据与给定的CT图像分辨率一致；基于MC算法三维重建了CT和MRI图像，并进行粗配准；利用改进的分数阶累积量计算特征图像；基于3DSIFT算法对CT和MRI图像进行精细配准，完成脑部医学图像的三维配准融合。本发明通过将改进的分数阶累积量与传统基于特征的配准方法相结合，优化了脑部CT和MRI的图像配准融合的效果和精度，能解决在小样本医学图像中，精细的三维图像配准融合问题，误差可达到毫米级。