Comparison of Recent Least Square Approaches for Fusion of Multimodal Medical Images
محل انتشار: پانزدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,251
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME15_109
تاریخ نمایه سازی: 26 آبان 1391
چکیده مقاله:
Image fusion is a useful technique toward the better analysis of multimodal medical images. Inthis paper some methods are presented for image registration and fusion with focus on CT and MRI images.All proposed methods are Least squares based which are modified by using FFT for faster performance. Todeal with intensity mismatches between multimodal images, some previous methods are reviewed and a newmodified method is also provided. The new method proposed, utilizes the combination of two famousstructural characteristics of images, instead of one, that are gradient and features obtained from phasecongruency model. We applied the proposed method to CT and MRI images of head and thorax. Resultssuggest the priority of the new proposed method over old ones, due to higher correctly aligned percent andsmaller mean alignment error, specially for head images. Visualization of the registration is done viacolor-fusion.
کلیدواژه ها:
Multimodal image registration ، medical image fusion ، analysis of CT and MRI images ، structural characteristic
نویسندگان
Mohammad EsmaeilZadeh
Control and Intelligent Processing Center of Excellence, School of ECE, Faculty of Eng., University of Tehran, Tehran ۱۴۳۹۵-۵۱۵, Iran.
Hamid Soltanian-Zadeh
Control and Intelligent Processing Center of Excellence, School of ECE, Faculty of Eng., University of Radiology Image Analysis Laboratory, Henry Ford Health System, Detroit, MI ۴۸۲۰۲ USA. Tehran, Tehran ۱۴۳۹۵-۵۱۵, Iran
Gholan-Ali Hossein-Zadeh
Control and Intelligent Processing Center of Excellence, School of ECE, Faculty of Eng., University of Tehran, Tehran ۱۴۳۹۵-۵۱۵, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :