본 기술은 CT·MRI 등 서로 다른 의료 영상을 가중 최소 자승(WLS) 필터로 저주파수 레이어와 고주파수 레이어로 분해한 뒤, 저주파수 레이어는 라플라시안 피라미드와 희소 표현으로, 고주파수 레이어는 최대 절대 융합 규칙으로 각각 융합하는 영상 융합 장치입니다.
최근 질환은 한 종류의 의료 영상만으로 충분한 진단 정보를 얻기 어려워 여러 영상을 결합해야 했습니다. 그러나 공간 도메인에서 픽셀을 직접 조작하는 기존 융합 방법은 계산은 빠르지만 공간 왜곡이 생기고 스펙트럼 정보가 부족해 융합 영상의 품질이 떨어지는 문제가 있었습니다.
본 기술은 직교 매칭 추적 알고리즘과 학습된 딕셔너리로 저주파수 패치의 희소 계수를 구해 큰 계수를 선택하고 역 라플라시안 피라미드로 재구성하여, 융합 영상의 가장자리 부근 품질을 개선합니다. 다중 영상 기반 임상 진단 및 치료 계획 수립 시스템에 적용될 수 있어 의사가 하나의 영상에서 해부학적 정보와 기능 정보를 함께 판독하도록 돕습니다.
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