基于连接突触计算网络的医学图像融合算法
来源：计算机应用杂志2017年第12期北京时间：
作者：高媛, 贾紫婷, 秦品乐, 王丽芳
单位：中北大学 大数据学院, 太原 030051
摘要：针对传统的脉冲耦合神经网络（PCNN）融合方法中参数过多，以及参数和网络迭代次数难以准确设置、融合效果差等缺点，提出了一种用连接突触计算网络（LSCN）模型的连接项（L项）进行图像融合的算法。首先，把两幅待融合图像分别输入到LSCN模型中；其次，使用L项代替传统PCNN中的点火频率作为输出；然后，使用多通工作方式终止迭代；最后，通过比较L项的值得到融合后图像的像素。理论分析与实验结果表明，与改进的PCNN模型和在PCNN模型的基础上提出的新模型进行图像融合的算法进行比较，所提算法得到的融合图像更有利于人眼观察；特别是与点火频率作为输出的LSCN方法相比，所提算法在边缘信息评价因子、信息熵、标准差、空间频率、平均梯度上均较优。该算法简单易行，不仅减少了待定参数数目，降低了计算复杂度，而且解决了传统模型中迭代次数难以确定的问题。
关键词：连接突触计算网络,点火频率,图像融合,计算机断层扫描,磁共振成像,脉冲耦合神经网络
基金资助：山西省自然科学基金资助项目（2015011045）。
