基于NSST-MSMG-PCNN的多模态图像融合代码
概述
本仓库提供了实现基于非下采样Shearlet变换（Non-Subsampled Shearlet Transform, NSST）、多尺度几何分析的混合模型（Mixed Scale Merging, MSMG）以及脉冲耦合神经网络（Pulse-Coupled Neural Network, PCNN）的多模态医学图像融合的算法和源代码。这一融合技术专为提高医学成像中的信息综合度而设计，通过结合不同成像模式的优势，如MRI与CT图像，以获得更加清晰、诊断价值更高的视觉结果。
特性
- NSST：采用NSST对原始图像进行分解，其优势在于能有效提取各尺度下的方向细节信息，且保持了良好的正交性和低冗余性。
- MSMG：融合过程中利用MSMG策略，高效地整合来自不同模态的多尺度特征，确保信息互补最大化。
- PCNN：引入PCNN作为融合规则，模拟生物视觉系统的响应特性，实现了更为自然和准确的像素级融合，增强了图像的结构信息和对比度。
应用领域
- 医学诊断辅助：通过提升图像的细节可见性和对比度，帮助医生更准确判断病灶位置与性质。
- 病理研究：增强的图像可用于深入的病理分析，促进新医疗技术的发展。
- 临床教学：为医学生提供更清晰的解剖结构参考。
技术要求
- 编程语言：代码主要基于Python，需要相关的科学计算库（如NumPy, SciPy, OpenCV等）和可能的自定义NSST实现或相关库。
- 环境配置：建议在Python 3.x环境下搭建开发环境，并安装必要的依赖项。
使用指南
- 环境准备：确保已安装Python及相关依赖包。
- 数据准备：准备对应的医学多模态图像数据集，确保格式兼容。
- 运行代码：参照仓库内的说明文档，调用相应的函数或脚本执行融合操作。
- 结果分析：融合后的图像将展示出两原图像的最佳信息集成，可进一步通过专业软件进行评估。
注意事项
- 请在理解算法原理的基础上使用代码，以便正确解释融合结果。
- 考虑到隐私和伦理问题，使用真实患者数据前需获取相应授权和遵守相关法律法规。
- 仓库提供的代码仅供学习和科研目的，商业应用需考虑知识产权和潜在的法律风险。
开发贡献
欢迎开发者提出宝贵意见及贡献代码改进，共同推进图像处理技术的进步。
此仓库致力于促进多模态医学图像融合技术的研究与应用，期望为医疗领域的科研人员和开发者提供有价值的参考与工具。