3 research outputs found
Structural Similarity based Anatomical and Functional Brain Imaging Fusion
Multimodal medical image fusion helps in combining contrasting features from
two or more input imaging modalities to represent fused information in a single
image. One of the pivotal clinical applications of medical image fusion is the
merging of anatomical and functional modalities for fast diagnosis of malignant
tissues. In this paper, we present a novel end-to-end unsupervised
learning-based Convolutional Neural Network (CNN) for fusing the high and low
frequency components of MRI-PET grayscale image pairs, publicly available at
ADNI, by exploiting Structural Similarity Index (SSIM) as the loss function
during training. We then apply color coding for the visualization of the fused
image by quantifying the contribution of each input image in terms of the
partial derivatives of the fused image. We find that our fusion and
visualization approach results in better visual perception of the fused image,
while also comparing favorably to previous methods when applying various
quantitative assessment metrics.Comment: Accepted at MICCAI-MBIA 201
Parameterized interpolation for fusion of multidimensional signals of various resolutions
ΠΡΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΡ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΈΠ·ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΡΡ
Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠΎΠ² ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΠΎΠ»ΡΡΠΈΠΈ ΠΊ Π·Π°Π΄Π°ΡΠ΅ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΌΠ΅ΡΠ½ΡΡ
ΡΠΈΠ³Π½Π°Π»ΠΎΠ² ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ°Π·ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ. ΠΠΎΠ½ΠΊΡΠ΅ΡΠΈΠ·ΠΈΡΡΡΡΡΡ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΠΎΠ»ΠΈΡΡΡΡΠΈΠ΅ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΈ, ΠΏΡΠ°Π²ΠΈΠ»Π° ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΠΊΠ»ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΌΠ΅ΠΆΠ΄Ρ Π½ΠΈΠΌΠΈ ΠΈ Π»ΠΎΠΊΠ°Π»ΡΠ½ΡΠ΅ ΠΏΡΠΈΠ·Π½Π°ΠΊΠΈ, Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΡ
ΠΎΡΡΡΠ΅ΡΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π²ΡΠ±ΠΎΡ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΠΎΠ»ΠΈΡΡΡΡΠ΅ΠΉ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΈ Π² ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠΉ ΡΠΎΡΠΊΠ΅ ΡΠΈΠ³Π½Π°Π»Π°. ΠΡΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ ΠΎΠΏΡΠΈΠΌΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΈΠ·ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΡΡ
Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠΎΠ² ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΠΎΠ»ΡΡΠΈΠΈ, ΠΈΡΡ
ΠΎΠ΄Ρ ΠΈΠ· ΠΌΠΈΠ½ΠΈΠΌΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΏΠΎΠ³ΡΠ΅ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΠΎΠ»ΡΡΠΈΠΈ. Π Π΅ΠΊΡΡΡΠ΅Π½ΡΠ½Π°Ρ ΡΡ
Π΅ΠΌΠ° ΠΎΠΏΡΠΈΠΌΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΠΎΠ»ΡΡΠΎΡΠ° ΡΠ°ΡΡΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°Π΅ΡΡΡ Π΄Π»Ρ ΡΠΈΡΡΠ°ΡΠΈΠΈ Π½Π΅Π΄ΠΎΡΡΡΠΏΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΠΎΠ»ΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡΡ
ΠΎΡΡΡΡΡΠΎΠ² Π½Π° ΡΡΠ°ΠΏΠ΅ Π½Π°ΡΡΡΠΎΠΉΠΊΠΈ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΠΎΠ»ΡΡΠΈΠΎΠ½Π½ΠΎΠΉ ΠΏΡΠΎΡΠ΅Π΄ΡΡΡ. ΠΡΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΡΡΡΡ Π²ΡΡΠΈΡΠ»ΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠ΅ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΡ ΠΏΠΎ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΏΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Π½ΡΡ
ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΠΎΠ»ΡΡΠΎΡΠΎΠ² ΠΏΡΠΈ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΈ ΡΠ΅Π°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΌΠ΅ΡΠ½ΡΡ
ΡΠΈΠ³Π½Π°Π»ΠΎΠ² ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΡ
ΡΠΈΠΏΠΎΠ². ΠΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠ°Π»ΡΠ½ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄ΡΠ²Π΅ΡΠΆΠ΄Π°Π΅ΡΡΡ, ΡΡΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΈΠ·ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΡΡ
ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΠΎΠ»ΡΡΠΎΡΠΎΠ² ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΠ΅Ρ ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠΈΡΡ ΡΠΎΡΠ½ΠΎΡΡΡ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ.ΠΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π²ΡΠΏΠΎΠ»Π½Π΅Π½ΠΎ ΠΏΡΠΈ ΡΠΈΠ½Π°Π½ΡΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΏΠΎΠ΄Π΄Π΅ΡΠΆ-ΠΊΠ΅ Π Π€Π€Π Π² ΡΠ°ΠΌΠΊΠ°Ρ
Π½Π°ΡΡΠ½ΡΡ
ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠΎΠ² β 18-01-00667 (ΠΏΠ°ΡΠ°Π³ΡΠ°ΡΡ 1.2, 2, 3) ΠΈ 18-07-01312 (ΠΏΠ°ΡΠ°Π³ΡΠ°Ρ 1.1), Π° ΡΠ°ΠΊΠΆΠ΅ ΠΠΈΠ½ΠΈΡΡΠ΅ΡΡΡΠ²Π° Π½Π°ΡΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΡΡΡΠ΅Π³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π Π€ Π² ΡΠ°ΠΌΠΊΠ°Ρ
ΠΠΎΡΠ·Π°Π΄Π°Π½ΠΈΡ Π€ΠΠΠ¦ Β«ΠΡΠΈΡΡΠ°Π»Π»ΠΎΠ³ΡΠ°ΡΠΈΡ ΠΈ ΡΠΎΡΠΎΠ½ΠΈΠΊΠ°Β» Π ΠΠ (ΠΏΠ°ΡΠ°Π³ΡΠ°Ρ Β«ΠΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅Β»)