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J-GLOBAL ID：202102247549676096   整理番号：21A0907191

マルチモード医用画像融合のための適応パルス結合ニューラルネットワーク(ANN)アルゴリズムを,提案した。【JST・京大機械翻訳】

An Adaptive PCNN Improved Algorithm Suitable for Multi-modality Medical Image Fusion

著者 (4件)： Yu Miao (長春理工大学生命科学技術学院,長春130022) ,  Ning Chunyu (長春理工大学生命科学技術学院,長春130022) ,  Shi Lemin (長春理工大学生命科学技術学院,長春130022) ,  Lv Bingyao (長春理工大学生命科学技術学院,長春130022)
資料名： Kexue Jishu yu Gongcheng  (Kexue Jishu yu Gongcheng)
巻： 20  号： 22  ページ： 9116-9121  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4529A  ISSN： 1671-1815  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 医用画像融合におけるアーチファクト,エッジ保存性などの問題を解決するために,パラメータ適応パルス結合ニューラルネットワーク(PCNN)画像融合法を提案した。まず、ソース画像に対して、非サブサンプリングカンターレット変換(non-subsampledcontourlettransform,NSCT)により、低域通過サブバンドと複数スケール複数方向におけるバンドパスサブバンドを獲得した。次に,接続範囲を領域標準偏差によって調整して,次に,シナプス重量マトリックスと加重係数を調整する。各サブバンドにおける改良空間周波数における方向特徴の最も顕著な成分を用いて,結合強度を調整した。外部励起に対して、低域通過サブバンドは区域エネルギーと区域分散の線形結合で計算し、帯域通過方向サブバンドは改良ラプラシアンエネルギーと計算を採用した。着火マップの判決は大きい原則に従う。最後に,融合結果をNSCT逆変換により得た。実験結果は,このアルゴリズムがソース画像の情報をより多く保存し,エッジ保存能力がより強く,融合画像のコントラストが高く,視覚効果がより良好で,多モード医用画像間の融合に適していることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  コントラスト ,  励起 ,  *ニューラルネットワーク ,  シナプス ,  *パルス ,  *医用画像 ,  *多モード ,  逆変換 ,  周波数帯 ,  アーチファクト
準シソーラス用語： *画像融合 ,  カンターレット変換 ,  サブバンド ,  エッジ保存 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： マルチモード ,  医用画像 ,  融合 ,  適応 ,  パルス ,  ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  提案