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논문 기본정보
Medical Image Fusion Method Based on NSCT and Regional Fire PCNN
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 系統倣眞學報 = Journal of system simulation |
| ISSN | 1004-731x, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | YANG, Yan-chun,WANG, Xiao-ming,DANG, Jian-wu,WANG, Yang-ping |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2014-01-01 |
| 초록 | 의료 영상의 융합 품질을 개선하기 위하여 비부표본화 컨투어렛 변환(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)과 영역 점화(Regional Fire)의 펄스 결합 신경망(pulse coupled neural network, PCNN)에 기초한 의료 영상 융합 방법을 제안하였다. 저주파 서브밴드(Lower Frequency Subband) 계수를 영역 점화 PCNN 기반의 융합 법칙으로 이용하였다. PCNN 개선된 단순 모델을 응용하였으며 저주파 서브밴드 계수를 신호로 하여 PCNN 네트워크를 활성화하였다. 점화 영역의 강도를 이용하여 영역의 점화 특성을 분석하였으며 영역의 점화 특성에 근거하여 저주파 서브밴드 융합 계수를 확인하였다. 대역 통과 방향 서브밴드 계수(bandpass directional sub-band coefficient)를 선택할 때, 비부표본화 컨투어렛 변환의 방향 특성을 충분히 이용하였으며 개선된 라플라시안 에너지(improved energy of Laplacian)를 대역 통과 방향 서브밴드 계수의 융합 법칙으로 이용하였다. 실험 결과, 해당 방법은 전통적인 융합 방법보다 영상의 경계와 상태 변환 정보(transition information)를 비교적 양호하게 보존하였으며 융합 영상의 품질을 대폭 향상시켰다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=NART71005742 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | nonsubsampled contourlet transform,pulse coupled neural network,regional fire intensity,improved energy of Laplacian,medical image fusion,비부표본화 컨투어렛 변환,펄스 결합 신경망,점화영역 강도,개선된 라플라시안 에너지,의료 영상 융합 |