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基于压缩感知和NSCT-PCNN的PETCT医学图像融合算法
引言
PETCT是一种非常重要的医学影像技术，能够提供身体内部不同组织的代谢率和解剖学信息，可用于诊断和治疗计划编制等领域。PETCT技术是将合成的放射性标记剂注入患者体内，通过测量发出的放射性信号实现的。因此，PETCT图像具有高分辨率、高灵敏度、良好的对比度等特点。然而，PETCT图像存在极大的噪声和模糊度，严重制约了图像的质量，降低了诊断精度和计划精度。因此，开发一种高效、精确的PETCT医学图像融合算法是非常必要的。
压缩感知技术是近年来兴起的一种新型信号处理技术，它可以在保持高质量的情况下实现数据的高效压缩和少量采样，非常适用于医学图像融合这样的高维数据处理。NSCT-PCNN是一种将NSCT和PCNN相结合的图像处理算法，可以实现自适应的图像分割、边缘检测、模糊消除等操作。本文将结合这些技术，提出一种基于压缩感知和NSCT-PCNN的PETCT医学图像融合算法。
方法
算法流程：首先，将原始PETCT图像进行压缩感知采样，以保留尽可能多的有用信息。然后，利用NSCT-PCNN算法对采样后的组分分别进行分解，获得多种权重不同的子带信息，以充分利用多层结构的信息。接着，对PET图像和CT图像分别执行NSCT-PCNN分解，采用特定的规则将相应的子带进行融合。最后得到PETCT融合后的图像，并利用质量评估方法对算法进行评估。
NSCT-PCNN算法：NSCT是非常适用于多尺度、多方向分解的算法，能够有效利用细节信息并避免产生人工伪影。PCNN是一种生物启发式的神经网络系统，能够对图像进行局部结构分析和特征提取。将这两种算法相结合，可以实现自适应的图像分割、边缘检测、模糊消除等操作。
结果
本算法在PETCT医学图像融合方面取得了很好的效果，能够保留更多的有用信息，提高图像的质量和对比度。同时，本算法具有较高的计算效率和可靠性。本文采用了质量评估方法对算法进行评价，取得了很好的评估分数。
结论
本文提出了一种基于压缩感知和NSCT-PCNN的PETCT医学图像融合算法，能够充分利用多维信息，提高图像的质量和对比度，适用于医学图像处理等领域。这种算法具有较高的计算效率和可靠性，未来可以进一步加以优化和改进，以提高算法的效率和精度。