1、国外医学临床放射学分册Foreign Medical Sciences Clinical Radiological Fascicle 2005 Jan；28(1)：56-59医学图像融合第三军医大学西南医院放射科(400038)邱明国综述 巫北海王健审校放射技术学摘要 图像融合是将来自相同或不同成像方式的图像进行一定的变换处理，使他们之间的空间位置、空间坐标达到匹配。PETCT可以进行功能与解剖结构的同机图像融合，是影像医学的一个重要进展。多模式图像融合为不同的影像提供互补信息、增加图像信息量，有助于更全面地了解病变的性质及与周围解剖结构的关系。就医学图像融合的方式、融合方法及相关研究进展进行
2、综述。关键词 图像融合； 体层摄影术，x线计算机；体层摄影术，发射型计算机；磁共振成像各种新的医学成像设备在近10 a中得到了迅速的发展，并广泛应用于临床诊断和治疗中。目前的医学成像模式可分为2类：解剖成像和功能成像。基于各种原因，I临床上通常需要对一个病人进行多种模式或同一模式的多次成像。医学影像技术中的x线透视、CT、MRI及超声(US)等属于解剖成像，分辨率较高，可为临床提供较详细的人体解剖结构信息，PET、SPECT、功能性磁共振成像(fMRI)等技术则属于功能成像，分辨力较低，但可为临床提供丰富的人体代谢信息。把各种医学图像的信息有机地结合起来，完成多模式图像融合(image fus
3、ion，IF)或配准，不仅可以优势互补，还有可能发现新的有价值的信息，是近年来的研究热点之一112。在多模式图像融合前需要通过寻找某种空间变换，对不同的医学图像进行转换、定位，必须使2幅医学图像上的对应点达到空间位置和解剖结构上的完全一致。一、医学图像融合的分类医学图像的融合可以有多种分类。按医学图像的来源可以分为同类方式融合及交互方式融合。同类方式融合是指相同成像方式的图像融合，如核医学图像与其他核医学图像的融合，多应用在SPECT、PET或平面成像观察同一器官或感兴趣区的计数变化。交互方式融合是指不同成像方式的图像融合，如功能成像图像与解剖成像图像的融合，或者与由标准解剖图谱导出的数字化解
4、剖图像的融合。在临床工作中，医学图像融合具体可以分为以下几类：(一)同一个人不同时间的医学图像融合对56同一病人在不同时间获取同一器官或解剖部位的图像，可用于对比以了解疾病的发展及治疗过程。(二)相同扫描装置、不同扫描参数图像融合例如，磁共振图像PDWIT。wII2WI的融合，町以为临床诊断提供更全面的信息。(三)用不同扫描设备获取的断层图像问的融合同一病人、不同扫描模式成像的图像融合，例如CT、MR、PET和SPECT间的融合。目前国际上用的较多的是图像自动配准法(automatedimage registration，AIR)、标志点法和双模板变换法。最近，最大互信息法备受推崇和关注。(四
5、)不同个人相同解剖部位图像的融合将受试者的图像与正常人的图像，或各种病人的图像进行对比，是临床应用中重要的环节。为了准确、定量地计算两者的差别，2幅图像中解剖意义上的一致点应达到融合f3l。由于不同人在生理上存在差异，同一解剖结构的形状、大小及位置都会很不相同，这就使不同人的图像融合问题成为当今医学图像分析中的最大难题。常见的方法大致有2类：一是借助一个同一的标准来比较，例如欲对2例病人的PET或MR图像进行比较，首先要把两者的图像都投影到一个共同的参考空间去，然后在此空间中对两者进行比较。二是非线性形变法，即应用弹性力学方法将一个人的3D脑图像逐步变换，使它最终能较好地与另一个人的3D脑图像
6、最佳匹配。二、图像融合的方法图像融合的关键是空间配准。医学图像融合万方数据国外医学临床放射学分册Foreign Medical Sciences Clinical Radiological Fascicle 2005 Jail；28(1)方法基本上可分为2类，即基于特征的方法和基于体素相似性的方法。特征法又可分为基于外部特征的图像融合(有框架)和基于图像内部特征的图像融合(无框架)2种方法。(一)外部定位装置法外部定位装置法的特点是采用外置显示标志，属于前瞻性融合方法，成像前使病人佩带立体定位框架和或固定定位标记，定位相对简便和准确，无需复杂的软件，但采集过程中必须保持标志与脑部固定。要求准确
7、的采集定位，并在采集成像过程中必须保持固定，但病人不增加因有源定位模型带来的额外照射。这类方法由于操作不便，已不多使用。另一种外部定位类型是使用带有显示标记(如放射源、增强剂等)的装置。Malison等41将一尼龙胶带固定在病人头部，胶带上固定数个中空的小球，在进行不同方式采集时，球内注入不同的显像剂或对比剂，利用计算机程序计算脑SPECT和MRI各层面上标记点的位置信息，确定出配对层面。Mountz等51将一倒V形线源固定在病人头部双侧，线源内注入相应的显像剂或对比剂，进行脑SPECTPET和MRICT成像，在每个横断切面上，脑图像的双侧各有2个点，这2点的距离代表了不同的层面，根据这一原理
8、对不同成像方式的横断图像进行配对。以上是使用外部定位装置方法的图像定位过程，层面配对后要进行转换处理，即将不同方位、格式和大小的成对图像调整一致，以便显示和比较。这种融合方法的优点是融合精度高、准确，不受图像失真(包括几何缩放和剪切)的干扰，是图像融合的“金标准”。缺点是操作较复杂，不能应用于未使用定位措施的图像，并且对病人是有创的，主要应用图像引导的外科手术、损伤组织活检等。(二)基于图像内部特征的融合方法基于图像内部特征的融合方法是使用人体内部固有标志进行定位，有特征点融合法、曲线法、表面法、矩和主轴融合法以及相关融合法等，体内标志包括解剖标志、表面轮廓、空间特征和坐标系等。特征点融合法(
9、point method)是确定待融合图像中对应点的坐标，利用对应点估计几何变换，融合过程简单，特征点的提取过程一般较复杂，准确性与特征点提取的精度相关，主要应用多模图像融合以及与相应物理空间的融合。曲线法(curve method)根据图像特性提取特征曲线，按局部曲率、扭矩等性质匹配对应的曲线，并转化为特征点法。特征曲线包括边缘(edge)、脊线(ridgecrest)等。缺点是连续曲线的提取比较困难，重复性不好，主要应用CTCT、MRMR、CTMR等空间分辨力较高的图像进行融合。表面法(surface method)用于三维图像融合，它通过解剖结构表面之间距离均方根的最小化来实现，有头帽法
10、、分层腔算法、递归最近点算法等3种比较典型的算法。头帽法主要应用于头部PETMR图像的融合，一幅图像轮廓提取的点集帽子，另一幅图像轮廓提取的表面模型头，利用Powell搜索算法寻找几何变换，使头与帽间的距离最小，可达到像素级精度61。Pelizzari等川利用表面匹配技术对PET和MRICT进行了三维图像融合。方法是基于一个物体的2个三维模型存在1个单一的坐标变换关系，当这种关系被提供到1个模型时，2个模型能够最紧密地拟合。该实验的1个脑表面模型从CT或MRI图像勾画，相应的PET模型用PET上的穿透成像得到，通过计算机进行表面匹配处理，完成了2个模型的融合。Eberl等ISl采用重复比较的方
11、法匹配SPECT和PET图像：设定一组图像为参考图像，另一组图像反复与参考图像比较，直到2组图像之问的绝对误差最小，从而实现2组图像的融合。矩和主轴法(moment and principal axes method)是计算2幅图像的像素质心和主轴，对齐2幅图像的质心和主轴，达到整幅图像融合。缺点是对数据丢失很敏感，难以达到亚像素级精度，主要应用图像间的一种初期的粗略的融合。使用人体固有标志定位法不需要外加定位装置，定位由计算机自动完成，由于其无创性和可回溯性，已成为融合算法研究的重点，但要求2幅图像要有相似的结构或共同的体位特征，否则难以匹配。(三)体素相似性方法体素相似性方法是基于图像中所
12、有体索的融合方法，如最小均方误差法、相关法、互信息法等。体素相似性方法一般采用信息论中的一些概念，如联合熵、相对熵或互信息等作为相似性测度来融合图像，由于不需要提取图像间对应的解剖特征，因此是一种稳定性强，精度高的全自动方法，近年来得到了广泛应用。通过计算脑PET和MRI横断图像脑半球中心位置的最小均方根匹配PET和MRI相关图像。相关法(correlation method)选择一种几何变换，使之能矫正由于不同的采样条件或微小的物体变化引起的图像差异，按某种相似准则，改变几何变换的参数，万方数据国外医学临床放射学分册Foreign Medical Sciences Clinical Radi
13、ological Fascicle 2005 Jan；28(1)使图像间的相似程度达到最大。缺点是计算量过大；难以应用于3D体积数据，主要应用单一模式图像(特别是时序图像)的融合。Mintun等91通过计算2组图像的最大相关进行匹配，它常用于同类方式融合，对在同一台PET上不同时间采集的2组图像之间的每个体素做最大相关分析，配对相应的层面。Junck等Do应用最大相关原理通过转动角度和中心线坐标达到图像左右最大相关来完成2组图像的匹配。Woods等【111利用条件熵进行PETMR图像融合，采用最小化PET对应MRI每个体素或像素值之间标准差的算法，匹配脑PET和MR图像，但要依赖于对MR图像的
14、预处理，需要人工剔除图像中的非脑组织。Hill等02利用像素相似性测度进行医学图像融合，Maes等131利用联合熵方法进行多模医学图像融合，Wells等141利用互信息方法进行多模图像融合，至今已有数十家科研单位将互信息应用于多模医学图像融合。互信息法的优点是融合过程仅依赖于图像本身的信息，不需要图像初始分割或特征点提取等预处理，可达到亚像素级融合精度，可靠性较强，对图像灰度不均匀、几何失真及数据缺失等不敏感，算法本身不依赖于成像设备，可用于多模医学图像融合。(四)图谱法(atlas method)在医学图像处理中，常常需要将图谱与实际图像融合，以便更直观和方便地应用图谱中的信息。数字化标准图
15、谱的方法主要用于脑图像融合，将标准的脑二维平面或三维立体解剖图谱存入计算机与SPECT或PET的图像进行融合。早期的图谱方法人为参与较多，准确性受到影响。目前使用较多的是Talaimeh-Toumoux立体序列医学脑图谱，可以对不同的人脑图像进行比较，是一种经常应用在立体神经外科学以及计算机辅助神经放射学中的标准图谱【11】o另一种经典数字化脑图谱是Brainweb图谱，是一种人脑的真实的、高精度的、数字化的体模型，由10个体数据集组成，定义了不同组织的空间分布tSl。数字化标准图谱方法假定不同个体之间正常脑结构相似，生理上的解剖改变和结构异常会造成匹配错误。三、图像变换在二维图像融合中，首先
16、要在2组图像的一系列切面中(例如PET和MRI两组横断切面)确定出对应的层面，即找出配对的层面，然后对这些层面各对应点进行变换，将第1个图像的层面映射到第2个图像的对应层面上。在三维图像融合中同样要58进行图像变换处理。图像融合中的变换包括平移、转动、缩放、定标、反射等处理，对图像的空间坐标、刻度等参数进行变换，使图像之间匹配。目前常用的变换算法可分为线性变换和非线性变换。线性变换有刚性变换、仿射变换及投影变换等【阍。刚性变换(rigid transformation)是通过平移、转动、反射和线性定标操作，物体内部任意两点间的距离保持不变，用于几何结构没有空间变形的图像转换。仿射变换(affi
17、ne transformation)将直线映射为直线并保持平行性，包括均匀和非均匀定标和附加于刚性转换中的剪切。投影变换(projective transformation)将直线映射为直线，但不再保持平行性。非线性变换(nonlineartransformation)将直线变换为曲线，比较典型的非线性变换如多项式转换(polynomial transformation)可用于消除由于不同采集参数引起的空间变形和几何结构变化，这种技术常称为Warping，在交互方式图像融合中具有重要作用【“】。在图像融合实践中，上述几种算法经常联合使用。除了一些简单的转换(例如移动、缩放、矩阵变换等)可人工操
18、作外，转换一般都由计算机自动完成。计算过程中，可以进行一些人为的修正，提高结果的准确性。四、不同成像设备之间的图像交换图像融合还涉及到不同成像设备之间的图像交换，包括图像数据传送和图像格式转换。在图像数据传送方面，计算机局域网络、图像存档和传输系统(PACS)等已有效地用于SPECTPET与CTMRI之间的图像数据传送，其中快速英特网的速度达到100 MB，几乎感觉不到图像传送引起的时间延迟。速度高达1 000 MB的网络也正在开发试用中。图像格式是指图像存取、显示的格式约定，图像数据与其格式信息构成一个图像文件。医学图像格式趋于采用DICOM 30标准，INTERFILE等已渐少用。来自不同
19、成像设备的图像必须采用同一格式，否则无法进行融合处理。现已有许多商品化的图像融合软件，大部分SPECT和PET生产厂家也开始向用户提供配套的图像融合选件，尽管其功能和操作尚未完善。用户在购买这类选件时，必须清楚了解它们所采用的图像格式，并保证要与之进行图像融合的设备(CT或MRI)支持同样的图像格式。有时即使采用相同的图像格式，来自不同厂家设备的图像也会出现兼容欠佳的问题。万方数据国外医学临床放射学分册Foreign Medical Sciences Clinical Radiological Fascicle 2005 Jan；28(1)五、PETCT的应用PETCT组合机为近几年出现的一种
20、新技术，是影像医学的一个重要进展，也是核医学与其他医学手段最具有代表性的融合ml。PETCT将PET与CT安装在同一机架上，可以进行功能与解剖结构的同机图像融合，1次扫描即可获得PET与CT的融合图像，对定位诊断肿瘤、指导肿瘤放疗计划、选择活检部位及监测疗效等具有重要价值。由于PET提供的解剖结构信息是有限的，通常情况下单纯依靠PET在图像上对肿瘤病灶进行精确定位是困难的，特别是位于头颈部的病灶。PETCT的功能与解剖的融合图像能够显示肿瘤最活跃的部位，可为活检部位的选择提供重要信息。同时，CT还提供了一种PET衰减校正的方法，不需要频繁订购或定期更换标准PET所用的透射源，节约了费用。Kin
21、ahan等tgl评价了标定法(scaling)、分割法(segmentation)及分割与标定杂交法此3种校正方法，结果提示，CT有效能量在70 kV时与常规PET衰减校正方法相比差别最小，杂交的方法最适于三维PET数据的衰减校正19】。应用标定方法时，标定后的校正因子大大高估了模型相当皮层骨的内插体的活度，此伪影是由于对模拟此区域的响应线(LORs)的真正衰减的过高估计，导致相应的发射正旋图衰减效应的过度补偿，因而皮层骨的衰减值不能正确标定，但是在实际应用中，由于大部分图像皮层骨的量小而不存在明显的问题。目前，PETCT系统也还存在一些问题。CT的扫描时间长短受探头旋转最大速度的影响，而双探
22、头的重量限制了CT转速。PET选用的ART机型为三维采集模式，在采集视野的边缘存在边缘效应，数据的定量测定与标准的二维PET存在差异。应用CT图像进行衰减与散射校正尚有不足之处，螺旋CT的采集需在屏气条件下进行，而PET的采集需每个床位510 min连续采集，这将引起PET与CT在胸部图像融合的欠精确，特别是对于胸前壁结构。对比剂的应用在PET显像中也存在问题，可引起1流量的衰减，若进行衰减校正可带来误差20211。如何选择CT系统的性能获取质量满意的CT图像，仍在进一步的研究之中。六、小结医学图像融合是信息融合的一个极具特色的应用领域，如何使多次成像或多种成像设备的信息得到综合利用，弥补信息
23、不完整、部分信息不准确或不确定引起的缺陷，使临床的诊断治疗、放疗定位、计划设计、外科手术和疗效评估更加准确完善，已成为医学图像处理亟待解决的重要课题。临床实践中，获取功能与结构信息的融合常常遇到困难，即使在数字化的解剖图像可行的情况下，也可能因为手术、放疗与化疗、体质量变化或积液等而引起解剖结构的明显变化，使得应用解剖图像判断价值受限。随着计算机技术的发展和图像匹配技术的改进，图像融合必将更加快速、简便、准确和可靠，将给现代医学临床诊断带来新的思维、新的标准和新的发展。参考文献l Kovacevic NLobaugh NJBmmkill MJet a1A robust methodfor ex
24、traction and automatic segmentation of brain imagesNeuroimage，2002，17(3)：1087-10102 Wellmer Jvon Oermm J，Schalhf Cet a1Di酬photography and 3DMRI-based muhimodal hnagmg far individualized pl脚1nil职0f弛鸵曲eneoeoaical epilepsy 8llrgely邱d印由，2002,43(12)：1543-15503 Nowi玎sld WL 711l函mgnHlk锄嘲m丸Ad鹅毋画曲Bd 10凹li2妇l
25、锄al幅is0f缸烈i值lal iII诅辨Med嘛mlaI200l，5(3)：207-24 Malison RT,Miller EGGreene Ret a1Computer-assistedcoregistration of muitislice SPECT and MR brain images by fixedexternal fiducialsJ Comput Assist Tomogr,1993，17(6)：9529605 Mountz JM,Zhang BLiu HGet a1A reference method forcorrelation of anatomic and fun
26、ctional brain images：validationand clinical applicationSemin Nucl Med，1994，24(4)：256-27l6 Kagadis GC，I)elibesis KK,Matsopoulos GK，et a1A comparativestudy of surface-and volume-based techniques for the automaticre菇stmtion between CT and SPECT brain imagesMed Plvs2002，29(2)：20l一2137 Pelizzari CAChen G
27、T,Spelbring DIt-et a1Accurate three-dimensional re西stration of CT,PET，andor MR images of thebrainJ Comput Assist Tomogr，1989，13(1)：20-268功d S Kanno I，Fuhm RR,d aL Autmlated mt耐udy酶玛妇哺蛔缸量H佩h田ECr and疆m J Nud Med,1996,37(1l 137-1459 Minttm MA,Fog er,Rakt幢皿A l谢曲acctume method d h她璋姗dneuronal activation
28、in the l瑚brain with vositlm mission仞【啷嘲蛔J Crab Blood Flow Maakl989,9(1)910B10 Junek LMoen JG，Hutchins GD，et a1Correlation mathods forthe centering, rotation， and alignment of functional brainima辩sJ Nucl Med，1990，3l(7)：1220一1226“Woods RP,Dapretto MSicotte NLet a1Creation and use of atadaimch compatib
29、le atlas for accurate。automated。nonlinearintersubject registrationand analysis of funetional imaglng dataHum Brain Mapp，19998 f23)：73-7912珊DL Hawkes DJ,Ghesm MJ,d aL Acetwate fnmldem玛抽蛐dMR and Cr缸辨0f the head：硼耳矗眨幽强in pl田咄smgt巧and联h妇l妇捌辑硒di(蛔玑1994,191：4413 Maes F，Collignon A，Vandermeulen D，et a1Mult
30、imodalityimage registration by maximization of mutual informationIEEETrans Med Imaging，1997，16(2)：187-19814 W豳WM,山PA虹tani H d aL Mulfi-nntal vnhane删面斌m bym嫡商幽dmutual面缸加妇Med hm印A吐19呱l(1)：3孓-5l15 Collins DL Zijdenbos APKookian V。et a1Design andconstruction of a realistic digital brain phantomIEEE Tran
31、sMed Imaging，1998，17(3)：463|6816 Sdldber G Malel YSirat Gd aL Nuclear me击cine iIm鼯码翻哪im研印蛐noncdlemltir吐耐嘁舡耳J Nucl Med,2000,4112k 375_38217 Schormann TZilles KThreedimensional linear and nonlineartransformations：an integration of light microscopical and MRIdataHum Brain Mapp，1998，6(5)：339-34718 Towns
32、end DWBeyer TA combined PETCT scanner：the pathto true iulage fusionBr J Radiol，2002，75(1)：243019 Kinahan PE,Townsend DW,Beyer T-et a1Attenuation c0脯商for acombined 3D唧(T sc衄f髓：Med Ph瞩1998，25(10)：2046-0015320 Goerre8 GWVon Schulthess GK,Hany TFPositron emissiontomography and PET，CT of the head and nec
33、k：1孽DG uptakein normal anatomy，in benign lesions，and in changes resultingfrom treatmentAJR，2002，179(5)：1337-13432l aeyer TTownsend DW, Bloa鬻tt TMDual-modality踞r(Ttomography for clinical oncolo盯Q J Nud Me t 200巴46(1)：2434(收稿 2004-02一13)59 万方数据医学图像融合作者： 邱明国， 巫北海， 王健作者单位： 第三军医大学西南医院放射科,400038刊名： 国外医学（临
34、床放射学分册）英文刊名： FOREIGN MEDICAL SCIENCES(CLINICAL RADIOLOGICAL FASCICLE)年，卷(期)： 2005,28(1)被引用次数： 2次参考文献(21条)1.Kovacevic N;Lobaugh NJ;Bronskill M J A robust method for extraction and automatic segmentation ofbrain images外文期刊 2002(03)2.Wellmer J;von Oertzen J;Schaller C Digital photography and 3D MRI-bas
35、ed multimodal imaging forindividualized planning of ressctive neocortical epilepsy surgery外文期刊 2002(12)3.Nowinski WL;Thirunavuukaasuu A Atlas-assisted localization analysis of functional images外文期刊2001(03)4.Malison RT;Miller EG;Greene R Computer-assisted coregistration of multislice SPECT and MR bra
36、ininages by fixed external fiducials外文期刊 1993(06)5.Mountz JM;Zhang B;Liu HG A reference method for correlation of anatomic and functional brainimages:validation and clinical application外文期刊 1994(04)6.Kagadis GC;Delibasis KK;Matsopoulos GK A comparative study of surface-and volume-based techniquesfor
37、 the automatic registration between CT and SPECT brain images外文期刊 2002(02)7.Pelizzari CA;Chen GT;Spelbring DR Accurate threedimensional registration of CT, PET, and/or MRimages of the brain外文期刊 1989(01)8.Ebed S;Kanno I;Fulton RR Automated interstudy image registration technique for SPECT and PET1996
38、(01)9.Mintun MA;Fox PT;Raichle ME A highly accurate method of localizing regions of neutral activationin the human brain with positron emission tomography 1989(01)10.Junck L;Moen JG;Hutchins GD Correlation methods for the centering, rotation, and alignment offunctional brain images 1990(07)11.Woods
39、RP;Dapretto M;Sieotte NL Creation and use of a talairach compatible atlas foraccurate,automated,nonlinear intersubject registration,and analysis of functional imaging data外文期刊 1999(2-3)12.Hin DL;Hawkes DJ;Gleeson MJ Accurate frameless registration of MR and CT images of thehead:applications in plann
40、ing surgery and radiation therapy 1994(02)13.Maes F;Collignon A;Vandermeulen D Multimodality image registration by maximization of mutualinformation外文期刊 1997(02)14.Wells WM;Viola P;Atsumi H Multi-modal volume registration by maximization of mutural 1996(01)15.Collins DL;Zijdenbos AP;Kollokian V Desi
41、gn and construction of a realistic digital brain phantom外文期刊 1998(03)16.Scheiber C;Malet Y;Sirat G Nuclear medicine image registration by spatially noncoherentinterferometry 2000(02)17.Schormann T;Zilles K Three-dimensional linear and nonlinear transformations:an integration oflight microscopical an
42、d MRI data外文期刊 1998(05)18.Townsend DW;Beyer T A combined PET/CT scanner: the path to true image fusion 2002(01)19.Kinahan PE;Townsend DW;Beyer T Attenustion correction for a combined 3D PET/CT scanner外文期刊1998(10)20.Goerres GW;Von Schulthess GK;Hany TF Positron emission tomography and PET/CT of the h
43、ead andneck: 18FDG uptake in normal anatomy, in benign lesions, and in changes resulting from treatment2002(05)21.Beyer T;Townsend DW;Blodgett TM Dual-modality PET/CT tomography for clinical oncology外文期刊2002(01)本文读者也读过(9条)1. 程(王争) 医学图像融合技术研究概述期刊论文-医疗卫生装备2005,26(4)2. 曹丽珍.李坤成 医学图像融合的临床应用价值期刊论文-临床放射学杂志
44、2004,23(3)3. 郭敏.马远良.朱霆.GUO Min.MA Yuan-liang.ZHU Ting 像素级多模式医学图像融合研究期刊论文-陕西师范大学学报（自然科学版）2006,34(2)4. 邓燕子 多模医学图像融合技术的原理、应用与最新进展期刊论文-电脑知识与技术2011,07(9)5. 王静云.李绍林 医学影像图像融合技术的新进展期刊论文-第四军医大学学报2004,25(20)6. 谈泉.林家瑞.TAN Quan.LIN Jia-rui 多模态医学图像融合技术的研究与进展期刊论文-国际生物医学工程杂志2006,29(3)7. 王梦倩.邵波.岳建华.WANG Meng-qian.S
45、HAO Bo.YUE Jian-hua 医学图像融合的应用与展望期刊论文-医疗设备信息2007,22(5)8. 王龙彪.王惜诵.赵素丽.刘媛媛 分子影像学相关技术及未来展望期刊论文-解放军医药杂志2011,23(4)9. 王新艳.管一晖.WANG Xin-yan.GUAN Yi-hui PET-MRI的临床研究进展期刊论文-国际放射医学核医学杂志2011,35(3)引证文献(2条)1.龙燕.姜威.涂春美 基于双正交小波变换的CT/PET医学图像融合期刊论文-计算机工程与应用 2007(30)2.阚淑丽.苏鸿根 基于焦深扩展的图像融合算法研究及其实现期刊论文-计算机工程与设计 2006(19)本文链接：http:/
