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基于NSCT的CT与MRI图像融合算法的研究的开题报告一、选题的背景和意义医学图像融合是将多个不同模态的医学影像合并成一幅影像的过程。在医学影像诊断中，单一模态影像难以提供足够的信息，而多模态影像的融合可以更全面、准确地展现病变区域，提高诊断准确性和可信度。因此，医学图像融合在临床医学的应用前景十分广阔。NSCT（Non-subsampledContourletTransform）是一种比小波变换更适合于图像表征和处理的变换方法，其提取到的能量更集中，具有更好的局部特征描述能力。利用NSCT的方法在医学图像融合中得到了广阔应用，但目前该领域仍有很大的研究空间。因此，开展基于NSCT的CT与MRI图像融合算法的研究，不仅能够拓展医学图像融合的方法学，还有助于提高临床医学的诊断水平。二、选题研究的现状和发展趋势目前，医学图像融合的方法主要包括小波变换、NSCT、多分辨率分析等。其中，NSCT方法因其优越的局部特征描述和鲁棒性，成为了当前研究的热点和难点。目前，基于NSCT的图像融合算法研究已经广泛应用于医学领域，如用于脑部图像的融合、用于静态图像的融合等。但是，目前该领域仍有许多问题需要进一步研究，如如何通过NSCT的方法提取更丰富的信息，如何合理选择权值，如何利用深度学习等方法结合NSCT进行图像融合等，这些都是目前研究的热点和难点。三、拟采用的研究方法基于NSCT的CT与MRI图像融合算法的研究将主要采用以下步骤：（1）对原始CT和MRI图像进行预处理和分割，以提取出感兴趣的病变区域和无病变区域；（2）利用NSCT对分割后的图像进行多尺度分解和多方向分解，并提取出各个频带的特征信息；（3）分析和比较不同特征信息对图像融合效果的影响，选择合适的权重进行融合；（4）通过比较多种不同的融合方法，得出最优的图像融合结果。四、拟开展的研究内容和论文结构本次研究主要包括以下几个方面：（1）对基于NSCT的图像融合方法进行调研和整理，探究NSCT方法在医学图像融合中的应用现状和发展趋势；（2）对CT和MRI图像进行预处理和分割，提取各自的特征信息；（3）采用NSCT进行多尺度分解和多方向分解，提取出各频带的特征信息；（4）分别对CT和MRI图像进行权重选择，得到融合后的图像；（5）通过图像质量评估和与其他融合方法的比较，评估该算法的性能和优劣。论文结构安排如下：第一章：绪论第二章：NSCT在医学图像融合中的应用第三章：基于NSCT的CT与MRI图像预处理和分割第四章：基于NSCT的图像融合算法及实现第五章：实验及分析第六章：结论与展望五、可行性分析与预期成果本次研究选题的范围适当，目标明确，内容合理，有一定的实践性和科研价值，具有一定的可行性。通过归纳总结已有的相关研究成果，结合本研究的实际情况

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