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  • PET/CT兩模態醫學圖像融合 陸惠玲 等 著 影像醫學生活 新華書店
    該商品所屬分類:醫學 -> 醫學
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    【作者】 陸慧玲等 
    【出版社】科學出版社 
    【ISBN】9787030552549
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    內容介紹



    ISBN編號:9787030552549
    書名:PET/CT兩模態醫學圖像融合 PET/CT兩模態醫學圖像融合
    作者:陸慧玲[等]

    代碼:58
    編者:陸慧玲[等]
    是否是套裝:否

    出版社名稱:科學出版社

        
        
    "

    PET/CT兩模態醫學圖像融合

    作  者: 陸惠玲 等 著
    size="731x8"
    定  價: 58
    size="731x8"
    出?版?社: 科學出版社
    size="731x8"
    出版日期: 2017年12月01日
    size="731x8"
    頁  數: 160
    size="731x8"
    裝  幀: 平裝
    size="731x8"
    ISBN: 9787030552549
    size="731x8"
    目錄
    ●章 兩模態醫學圖像融合研究現狀 1
    1.1 多模態醫學圖像融合識別問題分析與描述 2
    1.1.1 融合識別 2
    1.1.2 融合識別優勢 3
    1.1.3 融合識別類型 4
    1.1.4 融合識別結構 7
    1.2 PET/CT醫學影像融合識別研究進展 9
    1.2.1 PET/CT圖像融合發展現狀 9
    1.2.2 PET/CT圖像融合的臨床應用 11
    1.2.3 PET/CT圖像融合算法 14
    1.3 PET/CT臨床中應用情況 15
    1.3.1 資料來源 15
    1.3.2 2028例PET/CT檢查者年齡分布 16
    1.3.3 2028例PET/CT檢查者性別分布 17
    1.3.4 體檢、復查患者數量 18
    1.3.5 惡性腫瘤疾病構成及順位分析 18
    1.4 現階段的主要問題和進一步的研究方向 19
    1.4.1 主要問題 19
    1.4.2 研究熱點 20
    1.5 小結 20
    第二章 基於雙樹復小波的像素級融合和圖像融合質量的評價 21
    2.1 像素級圖像融合算法 21
    2.1.1 基於空間域的融合算法 22
    2.1.2 基於變換域的融合方法 22
    2.2 基於雙樹復小波的像素級融合 23
    2.2.1 研究背景和意義 23
    2.2.2 雙樹復小波變換 24
    2.3 醫學圖像融合質量評價 29
    2.3.1 基於融合圖像自身統計特性的評價指標 29
    2.3.2 基於融合圖像與參考圖像差異的評價指標 30
    2.3.3 基於融合圖像與原圖像差異的評價指標 31
    2.4 小結 32
    第三章 基於雙樹復小波和自適應高斯隸屬度函數的PET/CT融合算法 33
    3.1 模糊數學 34
    3.2 算法思想 34
    3.3 關鍵技術 35
    3.3.1 低頻圖像融合規則 35
    3.3.2 高頻圖像融合規則 36
    3.4 實驗及結果分析 37
    3.4.1 實驗一:與其他像素級融合算法的比較 37
    3.4.2 實驗二:圖像融合效果的客觀評價 38
    3.4.3 實驗三:雙樹復小波變換中不同融合規則的比較 40
    3.5 小結 40
    第四章 基於DTCWT 和組合隸屬度函數的自適應PET/CT圖像融合算法 41
    4.1 融合規則 41
    4.1.1 低頻融合規則 41
    4.1.2 高頻融合規則 44
    4.2 實驗及結果分析 45
    4.2.1 實驗一:與其他像素級融合算法的比較 45
    4.2.2 實驗二:圖像融合效果的客觀評價 47
    4.2.3 實驗三:32 例非小細胞肺癌患者的PET圖像和CT圖像仿真實驗 47
    4.3 小結 60
    第五章 基於壓縮感知和非下采樣的PET/CT像素級融合 61
    5.1 研究背景和意義 61
    5.2 壓縮感知理論發展現狀 62
    5.3 基於壓縮感知的醫學圖像融合 62
    5.3.1 壓縮感知理論 62
    5.3.2 基於變換域的圖像融合 67
    5.3.3 基於壓縮感知的醫學圖像融合方法 69
    5.3.4 基於壓縮感知的難點討論 71
    5.4 小結 72
    第六章 基於非下采樣輪廓波變換和壓縮感知的PET/CT融合算法 73
    6.1 基於非下采樣輪廓波變換和壓縮感知的PET/CT融合算法 73
    6.1.1 關鍵技術 73
    6.1.2 實驗結果及分析 75
    6.1.3 小結 78
    6.2 基於壓縮感知和NSCT-PCNN 的PET/CT自適應融合算法 79
    6.2.1 脈衝耦合神經網絡 79
    6.2.2 算法思想 80
    6.2.3 關鍵技術 80
    6.2.4 仿真實驗及分析 81
    6.3 總結與展望 85
    第七章 基於粗糙集的特征級融合肺結節檢測算法 87
    7.1 緒論 87
    7.1.1 研究背景和意義 87
    7.1.2 肺結節檢測研究現狀 88
    7.2 肺結節檢測基礎知識 92
    7.2.1 肺部CT圖像的特點 92
    7.2.2 特征級融合肺結節檢測算法模型 93
    7.2.3 分類結果的評價指標 99
    7.3 基於空間分布的肺結節ROI分割 99
    7.3.1 基於空間分布的肺結節分類 100
    7.3.2 肺結節ROI分割算法思想 100
    7.3.3 肺實質分割實驗 102
    7.3.4 肺結節分割實驗 104
    7.4 基於粗糙集的特征級融合肺結節檢測算法 107
    7.4.1 基於粗糙集的特征級融合肺結節檢測算法思想 108
    7.4.2 構建新的三維特征 108
    7.4.3 特征提取及約簡實驗 110
    7.4.4 SVM核函數優化實驗 111
    7.4.5 算法的穩定性及有效性驗證實驗 111
    7.5 總結與展望 116
    第八章 基於Rough Set的特征級融合PET/CT肺部腫瘤CAD模型 117
    8.1 PET/CT肺部腫瘤ROI區域特征及其提取 118
    8.1.1 形狀特征 118
    8.1.2 灰度特征 118
    8.1.3 Tamura 紋理特征 118
    8.1.4 GLCM 紋理特征 119
    8.1.5 頻域特征 120
    8.2 粗糙集 120
    8.2.1 基於遺傳算法的知識約簡方法 121
    8.2.2 基於屬性重要度的啟發式算法 122
    8.3 支持向量機 123
    8.4 基於Rough Set的特征級融合PET/CT肺部腫瘤CAD模型 123
    8.4.1 模型思想 123
    8.4.2 模型描述 125
    8.5 實驗結果及分析 126
    8.5.1 實驗環境與數據 126
    8.5.2 基於粗糙集的特征級融合 126
    8.5.3 肺部腫瘤PET/CT圖像ROI特征提取舉例 127
    8.5.4 基於粗糙集特征級融合前後有效性 128
    8.5.5 基於粗糙集特征級融合的有效性 130
    8.6 小結 130
    第九章 基於集成SVM的肺部腫瘤PET/CT計算機輔助診斷模型 132
    9.1 集成學習 132
    9.1.1 集成學習定義 132
    9.1.2 集成學習有效性分析 132
    9.1.3 集成分類器的優點 134
    9.1.4 集成學習分類 135
    9.1.5 集成學習原理 135
    9.2 算法思想 138
    9.3 仿真實驗 140
    9.3.1 實驗環境與數據 140
    9.3.2 CT、PET和PET/CT肺部腫瘤特征 141
    9.3.3 肺部腫瘤CT、PET、PET/CT圖像特征提取舉例 143
    9.3.4 實驗結果及分析 143
    9.4 小結 150
    參考文獻 151
    內容虛線

    內容簡介

    size="789x11"

    《PET/CT兩模態醫學圖像融合》較為全面地介紹了PET/CT兩模態醫學圖像融合研究現狀、PET/CT在臨床中的應用情況、基於雙樹復小波的PET/CT融合算法、基於壓縮感知的PET/CT融合算法、基於特征級融合的肺結節分割和檢測算法、基於粗糙集的PET/CT特征級融合、基於集成SVM的PET/CT特征級融合等內容,力求向讀者展示相關領域的近期新研究動態,希望能為從事相關研究的廣大讀者提供有益的參考,同時能對PET/CT兩模態圖像融合的相關理論和技術的發展起到推動作用。

    作者簡介

    陸惠玲 等 著

    size="43x26"

     

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