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基于非负矩阵分解的多模态医学图像融合研究的开题报告
一、选题背景
随着医疗技术的不断发展，医学图像成为诊断和治疗过程中不可或缺的一环。然而，不同类型的医学图像，如CT、MRI、PET等，具有各自独特的特点和局限性。在医学诊断和治疗中，多模态医学图像的融合能够弥补单模态医学图像的不足，提高诊断和治疗的准确性和效果，因此在医学图像处理与分析领域中备受关注。
目前，常见的多模态医学图像融合方法有基于像素的融合和基于特征的融合。传统的基于像素的融合方法往往会导致粗糙的融合结果，且无法挖掘和利用图像的潜在信息，而基于特征的融合方法则需要针对不同模态的图像进行特征提取和匹配，开销较大，提高了计算复杂度，为此寻求一种高效、简洁而有效的多模态医学图像融合方法是必要的。
二、选题意义
基于非负矩阵分解的多模态医学图像融合方法与传统的融合方法相比具有更高的精度和可解释性，且计算复杂度较低。矩阵分解算法早已应用于信号处理与分析、图像处理与分析中，市场上也有大量成熟的矩阵分解算法，可有效提高实现过程的效率。非负矩阵分解能够挖掘数据特征，并能够处理非负数据的融合问题，因此能够适用于医学图像融合问题的处理。从而在医学图像处理和分析中具有很高的应用价值和发展前景。
三、研究内容和方法
本课题将研究基于非负矩阵分解的多模态医学图像融合方法。具体研究内容包括：
1.构建多模态医学图像数据集，采集不同类型的医学图像，包括CT、MRI、PET等。
2.数据预处理，对不同模态的医学图像进行标准化、灰度归一化等处理，以降低数据噪声和均衡不同模态的图像灰度分布。
3.研究非负矩阵分解算法，分析其在医学图像融合问题中的应用，探索数据的非负性质和多模态信息融合问题之间的联系。
4.将非负矩阵分解算法应用于多模态医学图像融合问题中，实现不同模态图像的融合，从而得到更加全面、精准的医学图像信息。
5.评估所提出的算法效果，使用常用的评价指标比如PSNR、SSIM、MI等，比较实验结果和已有融合方法的优缺点，证明非负矩阵分解算法在多模态医学图像融合中的有效性和适用性。
四、预期成果
通过本研究，预期得到以下成果：
1.构建了医学图像数据集，包括不同类型的医学图像。
2.研究了非负矩阵分解算法并探索了其在多模态医学图像融合问题中的应用。
3.提出了基于非负矩阵分解的多模态医学图像融合方法，优化已有的医学图像融合方法。
4.验证了提出的算法的有效性和适用性，比较了实验结果和已有融合方法的优缺点。
五、研究难点
1.不同类型的医学图像用于矩阵分解的预处理方法不同，如何将不同类型的医学图像统一处理是研究难点之一。
2.医学图像中存在的噪声和不确定性会影响非负矩阵分解的效果，如何针对医学图像的特点进行算法优化是研究难点之一。
3.如何根据医学专家对分析结果进行评估和优化，是开展医学图像分析研究的难点之一。
六、研究计划
1.前期阶段（1个月）：了解医学图像融合的研究现状和发展趋势，研究非负矩阵分解算法和常用的比较指标。
2.中期阶段（3个月）：构建医学图像数据集，研究非负矩阵分解算法在不同模态医学图像融合中的应用，并进行初步的实验验证。
3.后期阶段（2个月）：对实现结果进行优化和改进，评估和比较已有的融合方法，最终完成论文的写作和结题报告。
七、参考文献
[1]LiG,YangF,LiuJ,etal.Anon-negativematrixfactorization-basedapproachtomulti-modalitymedicalimagefusion[J].InformationFusion,2015,25:76-84.
[2]ZhangH,MaY,YangY,etal.Medicalimagefusionbasedonnon-negativematrixfactorizationwithspatialconstraintandsimilaritymeasure[J].ComputersinBiologyandMedicine,2017,88:7-21.
[3]LiuJ,YangF,WuQ,etal.Anovelnon-negativematrixfactorization-basedmulti-modalitymedicalimagefusionapproach[J].InformationFusion,2016,30:103-116.