Robust Fusion of Multimodality Medical Images with Fidelity Driven Optimization and Detail -Preservation

Dieses Kapitel befasst sich mit der fortgeschrittenen Verschmelzung multimodaler medizinischer Bilder, insbesondere der Kombination von CT- und MRT-Daten zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit. Die Methodik umfasst die Vorverarbeitung zur Rauschreduzierung und Intensitätsnormalisierung, gefolgt von der Frequenzdomänenanalyse mittels Fourier- oder Wavelet-Transformation. Die Frequenzdomänenoptimierung wird dann angewendet, um die Qualität der Kernfusion zu verbessern und gleichzeitig kritische Merkmale zu erhalten. Der Prozess endet mit einer detailerhaltenden geführten Fusion und Nachbearbeitung, um das endgültige Bild zu verfeinern. Das Kapitel unterstreicht die Bedeutung der Verarbeitung bei der Verbesserung der Genauigkeit und Konsistenz von verschmolzenen medizinischen Bildern, wie verschiedene Leistungskennzahlen wie AVG, MIN, QAB / F, VIF, SSIM und PSNR zeigen. Darüber hinaus vergleicht das Kapitel verschiedene Modalitätsbilder und deren Fusionsergebnisse und bietet einen umfassenden Überblick über die Wirksamkeit der Methode. Die Schlussfolgerung betont das Potenzial der vorgeschlagenen Methode, die medizinische Bildgebungspraxis zu revolutionieren, indem sie Informationen aus verschiedenen Modalitäten integriert, Artefakte reduziert und die Diagnosefähigkeiten verbessert.