【摘 要】
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针对传统医学图像融合技术中所使用的脉冲耦合神经网络（PCNN）模型的内部链接矩阵（L通道链接权值）设置的不合理之处，提出一种用面积比（AR）来设置内部链接矩阵参数配置的方法。采用非下采样轮廓波变换（NSCT）将电子计算机断层扫描（CT）图像和磁共振成像（MRI）图像分解为高频系数和低频系数，以经AR改进的PCNN作为高频融合规则得到高频融合系数，以加权平均作为低频融合规则得到低频融合系数，最后通过
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61203343）； 河北省自然科学基金（No.F2018209289）；
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针对传统医学图像融合技术中所使用的脉冲耦合神经网络（PCNN）模型的内部链接矩阵（L通道链接权值）设置的不合理之处，提出一种用面积比（AR）来设置内部链接矩阵参数配置的方法。采用非下采样轮廓波变换（NSCT）将电子计算机断层扫描（CT）图像和磁共振成像（MRI）图像分解为高频系数和低频系数，以经AR改进的PCNN作为高频融合规则得到高频融合系数，以加权平均作为低频融合规则得到低频融合系数，最后通过NSCT反变换重构出融合图像。在两组实验中，该改进算法相较于Wavelet、Contourlet、NSCT-PCNN算法，平均梯度平均提高了16.42%、4.87%、1.45%,信息熵平均提高了3.46%、1.56%、0.23%,标准差平均提高了4.53%、0.96%、0.26%。实验结果表明，经AR改进后融合的医学图像具有更加丰富的多模态医学影像的互补信息，其品质高于传统的医学图像融合技术所得到的医学融合图像。
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