基于非参数密度模型和粗糙集的多模态医学图像处理关键技术研究

项目名称： 基于非参数密度模型和粗糙集的多模态医学图像处理关键技术研究

项目编号： No.61402204

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 刘哲

作者单位： 江苏大学

项目金额： 27万元

中文摘要： 本项目旨在以密度估计理论在临床医学图像处理中的应用为基本背景，以提高多模态医学图像融合和分割的质量为切入点，探索基于粗糙集及非参数密度模型的多模态医学图像处理方法，以满足医疗辅助诊断中对图像处理的实际需求。基于统计学、医学影像学、计算机科学等学科的相关理论，提出一种基于粗糙集及非参数正交多项式密度模型的多模态医学图像融合和分割方法。从粗糙集和正交多项式理论入手，构建基于区间值信息系统的多模态医学图像非参数正交多项式邻域粗集模型，通过偏微分方程中的分离变量法和张量积理论，构建基于粗糙集理论的多模态医学图像非参数混合密度模型；通过非参数单调约束最优化EM算法及MCMC方法对模型参数估计实现多模态医学图像融合,根据构建模型采用多峰寻优算法寻找局部极值点实现多模态融合图像分割。对基于多模态医学图像的密度模型、粗糙集理论、多峰寻优算法和混合模型参数估计方法等部分关键问题展开研究。

中文关键词： 多模态医学图像；粗糙集；非参数密度估计；图像分割；图像融合

英文摘要： The project explores the multimodal medical image processing methods based on the rough sets and non-parametric density models to meet the actual demand of image processing in medical aided diagnosis by the background of the application of density estimat

英文关键词： Medical Image Segmentation；Rough sets；Nonparametric Density Estimation；Image Segmentation；Image Fusion