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基于多模态数据融合的医学图像分析技术研究医学图像分析技术是应用于医学影像数据的人工智能领域，涉及到多种医疗设备产生的数据，包括CT，MRI，放射等影像数据。
医学图像分析技术可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高诊断效率。
最近几年，人工智能技术的发展，尤其是深度学习技术，已经在医学图像分析领域取得了很大的成就。
然而，由于不同设备生成的数据具有巨大的差异，仅仅使用单一设备的影像数据进行分析和诊断是不够的。
这时，多模态数据融合技术就显得尤为重要。
多模态数据融合技术是将来自不同设备或不同传感器的数据结合到一起进行分析和诊断的技术。
对于医学图像分析任务来说，常见的数据融合方式有以下几种：1. 特征层融合特征层融合是将不同模态的特征层逐层叠加到一个网络中。
这种方法常被用于深度卷积神经网络。
通过特征层融合，可以利用不同模态数据的先验知识，提高网络的准确率。
2. 决策层融合决策层融合是将不同模态数据的分类结果结合到一起，最终得到一个综合的分类结果。
这种方法常被用于集成多个网络的结果，以提高结果的准确率。
3. 像素层融合像素层融合是将不同模态的影像像素点结合到一起生成新的影像数据。
像素层融合可以保留不同模态数据的结构和特征信息，提高结果的准确率。
以上三种方法可以相互结合，得到更加准确的医学图像分析结果。
在多模态数据融合技术中，还有一些常用的预处理方法可以提高准确率，例如：1. 图像配准由于不同模态设备生成的图像可能存在位置或大小上的偏差，因此进行图像配准可以将图像对齐，以便于数据融合和分析。
2. 归一化不同的影像设备可能会产生不同的亮度和对比度，进行数据归一化可以将不同模态设备的数据通过同一标准进行比较和分析。
3. 数据增强数据增强可以增加训练数据的多样性，以提高模型的泛化能力。
例如，通过旋转或翻转等操作，可以得到更多样的数据样本。
综上所述，多模态数据融合技术在医学图像分析中发挥着至关重要的作用，可以通过不同的融合方法和预处理技术，提高分析结果的准确率和稳定性。
基于多模态数据融合的医学影像分析方法研究医学影像分析是医学、医疗影像领域中的重要课题，其应用于疾病诊断、治疗方案制定、病情监测、手术导航等方面。
随着信息技术的不断进步，越来越多的多模态影像数据被采集和使用。
如何更好地利用这些数据进行医学影像分析成为了当前的一个重要研究方向。
本文将从多模态数据融合的角度探讨医学影像分析方法的研究进展。
一、多模态数据融合的意义多模态医学影像数据指的是在同一病人、同一部位、不同时间或不同采集角度、不同解析度、不同成像方法等条件下采集的医学影像数据。
这些数据包含了丰富的信息，有助于了解疾病的多方面特征，提高疾病的准确诊断率和治疗效果。
但是，不同的数据来源有其自身的限制和不确定性，例如：一些问题在 CT 影像中很明显，在 MRI 影像中难以检测到；PET 影像对生物学过程的描述能力很高，但空间分辨率较差。
因此，如何将不同的影像数据融合起来，充分利用各类数据，成为了医学影像分析的一个重要问题。
多模态数据融合的实现方式包括基于特征的方法、基于模型的方法、基于信号的方法等。
其中，基于特征的方法通常利用计算机视觉领域的技术提取特征，如图像纹理、边缘等，然后将这些特征进行融合。
该方法在图像分割、目标识别等方面被广泛应用。
基于模型的方法则建立了不同模态影像数据之间的联系，例如使用矩阵分解等数学模型进行分析。
基于信号的方法则利用不同模态影像数据的信号特征进行分析，例如利用血流动力学、二、多模态数据融合的应用案例多模态数据融合在医学影像分析领域的应用十分广泛。
以下介绍一些常见的应用案例。
1、肝脏疾病诊断肝脏疾病是一类严重威胁健康的疾病，如肝癌、肝囊肿等。
利用不同模态医学影像数据融合方法可以更准确地进行肝脏疾病诊断。
例如，将 MRI 影像与 CT 影像融合，可结合MRI 高分辨率的软组织对比以及CT 高强度、低噪声的形态信息。
这种方法可以提高肝癌的检出率和诊断准确性。
2、脑部神经疾病诊断脑部神经疾病是一类严重的疾病，如脑卒中、脑肿瘤等。
多模态医学图像融合与分析算法研究一、引言随着医学成像技术的不断发展，多模态医学图像的融合与分析已经成为医学领域的热点研究方向之一。
多模态医学图像融合可以充分利用不同模态图像的优势，提高图像质量和信息量，进一步有助于医生准确分析和诊断疾病。
二、多模态医学图像的特点和应用1. 多模态医学图像的特点多模态医学图像是指由不同的成像设备获得的多种图像，比如X射线、CT扫描、MRI扫描等。
这些图像具有不同的分辨率、对比度、空间信息和灰度级别等特点。
融合这些图像可以提供更全面、准确的信息，有助于医生进行更精确的诊断和治疗。
2. 多模态医学图像的应用多模态医学图像的融合与分析在临床医学中具有广泛的应用价值。
例如，在神经科学中，融合MRI和PET图像可以更好地研究脑部结构和功能活动；在心脏病学中，融合核医学图像和冠状动脉造影图像可以更准确地评估冠脉狭窄的程度。
三、多模态医学图像融合的算法和方法1. 基于像素级的融合算法像素级融合是一种基于像素的图像融合方法，通过对不同图像的像素进行运算和组合来生成融合图像。
常用的像素级融合算法包括加权平均法、最大值法和小波变换等。
2. 基于特征级的融合算法特征级融合是一种基于图像特征的融合方法，通过提取并融合不同图像的特征信息来生成融合图像。
常用的特征级融合算法包括主成分分析、独立分量分析和小波包变换等。
3. 基于深度学习的融合算法近年来，深度学习在医学图像融合与分析中发挥了重要作用。
深度学习算法可以自动学习和提取图像特征，具有较好的融合效果。
常用的深度学习方法包括卷积神经网络、自编码器和生成对抗网络等。
四、多模态医学图像分析的算法和方法1. 基于机器学习的分析算法机器学习是一种通过训练数据来学习和构建模型的方法，可以应用于多模态医学图像的分析中。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树和随机森林等。
2. 基于深度学习的分析算法深度学习算法在多模态医学图像分析中也具有广泛的应用价值。
基于NSCT的图像融合方法研究基于NSCT的图像融合方法研究摘要：图像融合是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目标是将多幅具有不同信息的图像融合在一起，以获得具有更多信息和更好质量的合成图像。
近年来，随着小波变换等多尺度分析方法的发展，基于非凡赫赫变换（NSCT）的图像融合方法逐渐成为研究热点。
本文将对基于NSCT的图像融合方法进行深入研究，介绍其基本原理和关键技术，并通过实验验证其有效性。
1. 引言图像融合是多幅图像合成为一幅整体更具信息量和视觉质量的图像的过程。
在许多领域中，如军事、医学、遥感等，图像融合技术被广泛应用。
传统的图像融合方法主要包括像素级融合和变换域融合。
近年来，随着小波变换等多尺度分析方法的发展，基于NSCT的图像融合方法逐渐受到研究者的关注。
2. NSCT基本原理非凡赫赫变换（NSCT）是一种多尺度、多方向和非定常分析的方法，具有更好的时间频率局部性和可分离性。
NSCT是对图像进行多分辨率分解和多方向滤波的过程，其基本原理是将图像分解为多个尺度和方向的子带图像，得到图像的低频和高频信息。
3. NSCT图像融合方法基于NSCT的图像融合方法主要包括分解、融合和重构三个步骤。
首先，将待融合的图像分别进行NSCT分解，得到各自的低频和高频子带图像。
然后，通过选择合适的融合规则和权重，对高频子带图像进行融合，得到融合后的高频子带图像。
最后，将融合后的高频子带图像与低频子带图像进行重构，得到最终的融合图像。
4. NSCT图像融合算法改进为了进一步提高基于NSCT的图像融合方法的性能，研究者们提出了一系列的改进算法。
其中，包括加权融合算法、阈值融合算法和选择性保留算法等。
这些改进算法主要通过调整融合规则和权重，改善融合效果，并增强融合图像的目标信息和细节信息。
5. 实验结果与分析为了验证基于NSCT的图像融合方法的有效性，我们进行了一系列的实验，并对比了不同算法的融合效果。
实验结果表明，基于NSCT的图像融合方法相较于传统的融合方法，能够更好地保留融合图像的目标信息和细节信息，具有更好的视觉效果和主观质量。
基于NSCT的自适应多聚焦图像融合算法施文娟【摘要】针对非降采样轮廓波变换（NSCT）具有多尺度、方向性和平移不变性等特点，为改善融合后图像模糊现象，提出了一种基于区域特性的非降采样轮廓波变换的多聚焦图像融合算法。
该算法结合NSCT的特点，将图像进行NSCT，变换为不同方向的各子带信息；然后基于局部均值和局部方差选择低频子带系数，并在带通方向子带中引用局部方向对比度作为测量算子来选择带通方向子带系数；最后，通过反变换得到融合图像。
实验结果表明，本算法融合效果优于传统的加权平均、小波变换及NSCT算法。
%For the nonsubsampled contourlet transform (NSCT)has features of flexible multi-scale, multi-direction and shiftinvariance, to solve the fuzzy phenomenon of fusion images, an adaptive multi-focus image fusion algorithm is proposed based on NSCT and regional feature. It effectively combines characteristics of NSCT, after NSCT, images change into subband information of different direction. The lowpass subband coefficients is selected based on the local energy and local variance. The bandpass directional subbands coefficients is selectedby introducing the local directonal contrast as measuring operator. At last, fusion image is obtained through inverse transform. Experimental results indicate that this algorithm performs better than the traditional methods based on weighted average, the wavelet transform and NSCT.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2012(031)019【总页数】3页(P45-47)【关键词】多聚焦图像融合;非降采样轮廓波变换;区域特性【作者】施文娟【作者单位】盐城师范学院物理科学与电子技术学院,江苏盐城224002【正文语种】中文【中图分类】TN941图像融合是指将两幅或多幅包含不同信息的图像融合成一幅信息量最大化的图像，以获得更多信息。
基于深度学习的医学图像多模态融合算法研究随着医疗技术的不断发展，医学图像在临床诊断中发挥着越来越重要的作用。
然而，医学图像往往来自于不同的设备或不同的成像模态，这就给医生的诊断带来了很大的困难。
因此，如何将这些多模态的医学图像进行融合，得到一张更加全面准确的图像，成为了一个研究热点问题。
基于深度学习的多模态医学图像融合算法，就是一种通过深度神经网络来实现图像融合的方法。
相比于传统的融合方法，它具有更高的准确度和更广的应用范围。
首先，在深度学习的处理过程中，高级特征的提取是非常重要的。
因此，我们可以利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来提取图像的特征。
然而，由于不同的成像模态在特征提取方面存在显著的差异，因此特征提取过程需要针对不同的模态进行优化。
其次，在融合过程中，我们需要考虑不同模态之间的权重关系。
在多模态图像融合算法中，这种权重关系几乎是决定融合结果的关键。
常见的处理方法有加权平均法、最大值法、最小值法等。
然而，这些传统方法存在着一定的缺陷，比如对权重的设置比较难以确定，不能充分反映图像的特征等。
因此，我们可以利用深度学习中的一种叫做注意力机制的方法来解决这个问题。
注意力机制是一种比较新的技术，它可以通过学习图像的特征，自动确定不同模态之间的权重关系，从而实现更加准确的图像融合。
在智能医疗领域的应用实例中，这种方法已经取得了非常好的效果。
最后，基于深度学习的医学图像融合算法不仅适用于诊断，而且还有很广泛的应用前景。
例如，它可以用于医学图像重建、图像分析和手术导航等方面。
因此，研究基于深度学习的医学图像融合算法，在智能医疗领域具有非常重要的意义。
总结来说，基于深度学习的医学图像多模态融合算法，通过深度神经网络对不同成像模态的医学图像提取高级特征，并通过注意力机制进行权重关系的学习，实现了更加精确的融合结果。
它在智能医疗领域的应用前景广阔，是一个非常值得研究的领域。
多模态医学图像融合技术研究近年来，随着计算机科学和医学技术的不断进步，多模态医学图像融合技术在医学诊断和治疗领域中得到了越来越广泛的应用。
作为一种高度交叉的技术，多模态医学图像融合技术将多种医学影像信息融合起来，通过产生更为精确和详尽的图像信息，提高单一模态影像无法解决的临床问题的能力。
一、多模态医学图像融合技术的意义多模态医学图像融合技术有着非常广泛的应用价值。
目前，其主要应用在医学图像识别、医学图像分割、医学图像配准、医学图像处理和医学图像模拟等领域。
通过运用多模态医学图像融合技术，可以优化医生的诊断方案，使医生更加准确、快速地得出诊断结果。
同时，在医学领域的研究中，多模态医学图像融合技术未来将发挥越来越重要的作用。
二、多模态医学图像融合技术的实现多模态医学图像融合技术的实现需要采用一系列的图像算法，如图像分割、图像配准、图像融合等，同时，需要对多种影像信息进行分类、匹配以及整合。
这些技术的运用，可以将不同类型的医学影像融合在一起，产生一个更加详尽、精确并具有更多生理信息的医学图像。
1. 图像分割图像分割是多模态医学图像融合技术中的一个重要环节。
它的主要作用是将医学影像从整体上进行划分，并对划分后的图像像素进行分类。
图像分割技术可以大大加快影像处理速度，同时，能够减少医生在检查中的观察时间。
目前，基于深度学习算法的图像分割技术在医学领域的应用越来越广泛。
2. 图像配准图像配准是指对不同类型的医学影像进行匹配，并将其组合成一个完整的医学图像。
图像配准技术需要对不同种类的医学影像进行整合，并进行配准。
在医疗影像的利用中，图像配准技术主要应用于医疗影像识别和导航领域。
同时，图像配准技术还可以用于医生的手术规划和治疗过程中，帮助医生在治疗过程中做出更加准确的决策。
3. 图像融合图像融合技术是指将多种医学影像信息整合在一起，生成一个综合性的医学图像。
图像融合在医学影像中的应用，可以提高对病情的分析准确度和速度，同时可以为医生提供更为详尽的医学影像信息。
基于神经网络的多模态医学图像融合技术研究多模态医学图像融合技术是一种将不同模态或来源的医学图像融合在一起，以提高疾病诊断和治疗效果的技术。
在传统的医学图像诊断中，医生往往需要针对不同类型的医学图像进行综合判断才能得出一个准确的结果，而多模态医学图像融合技术则可以将这些不同类型的医学图像融合在一起，使得医生能够更准确地诊断和治疗疾病。
神经网络是一种用于模拟人类大脑神经元连接和运作的计算模型。
在多模态医学图像融合技术中，神经网络被广泛应用于医学图像的自动分割、特征提取和图像融合等方面。
通过采用神经网络进行医学图像处理，不仅能够提高图像识别的准确性，还能够大幅提高医生的工作效率并减轻工作负担。
基于神经网络的多模态医学图像融合技术主要应用于医学图像的分割、特征提取和图像融合等方面。
一般来说，一个医学图像需要多个模态才能显示出全部的信息，而多模态医学图像融合技术则可以将这些不同模态的图像融合在一起，以得到更全面的信息。
在医学图像的自动分割方面，神经网络可以通过学习医学图像的特征来实现自动分割。
具体地说，神经网络可以通过学习大量的医学图像数据来获取医学图像的特征，然后将这些特征应用到图像分割中，从而实现自动分割。
在医学图像的特征提取方面，神经网络可以通过学习医学图像的特征来实现特征提取。
通过利用神经网络的卷积神经网络（CNN）架构，可以对医学图像进行深度特征学习和特征提取，从而提高医学图像的分类和识别准确性。
在图像融合方面，神经网络可以将不同类型的医学图像信息融合在一起，以提高医生的诊断和治疗效果。
一般来说，医学图像的融合需要考虑到不同类型的医学图像之间的差异性和相似性。
通过采用神经网络进行多模态医学图像融合，可以对不同类型的医学图像进行有效的特征融合，从而提高医生的准确性和有效性。
总的来说，基于神经网络的多模态医学图像融合技术在医学图像诊断和治疗方面具有广泛的应用前景。
通过采用神经网络进行医学图像处理，不仅可以提高医学图像的分类和识别准确性，还可以减轻医生的工作负担，提高医生的工作效率。
基于NSCT的多模态医学图像融合算法的研究徐磊;曹艳【摘要】目的提出一种新颖的非下采样轮廓波变换算法,并将其用于多模态医学图像融合领域.方法第一步,采用非下采样轮廓波变换将源图像分解为高频和低频子图像;第二步,低频部分采用区域均值取大融合规则,能保留图像的绝大部分信息,获得更高的对比度和清晰度,高频图像采用取大区域方差取大融合原则,能有效地突出图像细节信息;第三步,采用非下采样轮廓波逆变换将融合子图像进行重构运算,获得最终的融合图像.结果 6组医学图像融合实验表明,基于本文提出算法获得的融合图像质量最佳,且定量评价指标熵、平均值、标准差、边缘强度分别较其他算法提升0~40%、3%~42%、1%~42%和0.4%~48%.结论基于本文提出的算法融合效果优越,具有较高普适性和实用性,是一种可行的、有效的医学图像融合算法.%Objective In this paper, a novel method for the fusion of multimodal medical images is proposed based on non-subsampled contourlet transform (NSCT). Methods Firstly, the source medical images were initially transformed by NSCT followed by fusing low and high frequency sub-bands. Secondly, the low frequency components of NSCT were fused by the maximum local mean scheme and high frequency components were fused by the maximum local variance scheme. Thirdly, the use of variance enhanced the fusion scheme by preserving the edges in the images. These combinations significantly preserved more details in the source images and improved the quality of the fused images. Finally, the fused image was reconstructed by inverse non-subsampled contourlet transform. Results The efficiency of the suggested technique was carried out by fusionexperiments on 6 different multimodality medical image pairs, visually and quantitatively experimental results indicated that the percentage improvement in entropy, mean, standard deviation and edge strength in proposed method were 0~40%, 3%~42%, 1%~42%, and0.4%~48%compared to conventional methods for 6 pairs of medical images. Conclusion The proposed method can obtain more efficient and accurate fusion results. It can provide better robustness, superiority and become a feasible image fusion algorithm.【期刊名称】《中国医疗设备》【年(卷),期】2017(032)012【总页数】5页(P63-67)【关键词】非下采样轮廓波变换;多模态图像融合;融合规则;医学影像【作者】徐磊;曹艳【作者单位】南京医科大学附属南京医院(南京市第一医院) 核医学科,江苏南京210006;南京医科大学附属南京医院(南京市第一医院) 核医学科,江苏南京210006【正文语种】中文【中图分类】TP391随着医学影像设备学、计算机技术和生物医学工程的迅速发展，医学影像设备提供了多种模态的医学图像[1]。
由于各模态影像设备成像原理不同，单一模态医学图像包含的信息有限，且不同模态图像之间存在互补和冗余，其中MRI、CT、USG和MRA能提供高分辨率的解剖图像，而PET、SPECT和fMRI提供低分辨率的功能图像。
怎样将解剖与功能成像结合在一起以便获得对同一目标更有用、更精确的信息，多模态医学图像融合技术是目前唯一一种能将多种图像的相关互补信息结合在一幅图像上的方法，被广泛应用于临床诊断、外科手术、放疗等方面[2]。
多年来国内外在图像融合领域的研究成果表明[3-4]，图像融合技术可分为3类：像素级融合、特征级融合和决策级融合。
由于像素级融合直接作用于图像像素空间，容易实施，运算效率高，且能提供更丰富可靠的信息，是目前最常用的融合算法。
最简单的像素级融合算法是像素灰度平均法[5]，此法直接在图像像素空间上进行融合，融合图像对比度较差；主成分分析法（PCA）、独立成分分析法（ICA）、IHS变换法等方法的融合性能有所提升，但均存在光谱退化的不足[6]；高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、形态学金字塔等方法的融合效果受块效应影响较大[7]；离散小波变换近阶段开始兴起，但融合过程容易产生奇异点，且捕捉各方向信息的能力有限[8]；轮廓波变换能给出图像轮廓的渐近最优表示，但上下采用轮廓波变换具有移变性，且容易产生伪吉布斯现象[9]；非下采样轮廓波变换（Non-Sampled Contourlet Transform，NSCT）继承了轮廓波变换的优势[10]，具有移不变性和冗余性，能有效地抑制伪吉布斯现象，使得NSCT方法成为一种高效可行的图像融合算法。
本文主要研究像素级水平上的图像融合，方法是基于非下采样轮廓波变换的改进算法，构建了低频区域均值取大、高频区域方差取大相结合的融合规则，并对融合图像进行一致性检验。
NSCT早由Cunha提出，是一种基于轮廓波变换的理论，在几何变换和图像处理方面均取得很好的效果[11]。
由于在拉普拉斯金字塔和方向滤波器组中使用上采样和下采样，轮廓波变换不可避免带有移变性，然而非下采样轮廓波变换具有移不变、多尺度和多方向等性质，主要由非下采样金字塔滤波器组（Non-SubsampledPyramid Filter Bank，NSPFB）和非下采样方向滤波器组（Non-Subsampled Directional Filter Bank，NSDFB）组成（图1）。
图1很好地解释了非下采样轮廓波变换的分解，其中NSCT的多尺度特性由两个非下采样金字塔滤波器组保证，一次NSCT分解可获得一个低频子图像和一个高频子图像，然后在NSPFB分解水平上，低频部分可以进一步分解捕捉图像的奇异点，分解层数为L时，可获得一幅低频子图像和L幅高频子图像，高低频子带图像尺寸均与源图像大小相同[12-13]。
非下采样方向滤波器组保证了NSCT的多方向性，可以提供图像更多的方向信息，且可以避免使用滤波器中上采样和下采样的操作。
NSDFB可对高频子图像进行k层分解，得到与源图像尺寸相同的2k个方向子图像。
NSCT是一种快速多尺度的图像融合方法，有着特征区域、多分辨率分解、边缘检测、能量压缩等优势[14]。
基于NSCT的图像融合过程，见图2。
具体图像融合的一般过程如下：① 选择高度配准的图像作为源图像；② 采用NSCT进行源图像分解，获得各尺度和方向的高低频子带系数；③ 采用高低频融合规则对高低频子图像进行融合处理；④ 将融合后的子图像进行NSCT逆变换即得融合图像。
本文提出的NSCT融合流程，见图3。
以CT与MRI融合为例，多模态医学图像在融合之前需要进行预处理，主要包括图像配准、图像尺寸调整和滤波。
不同模态医学图像描述的目标对象在空间上并不一一对应，图像配准可校准同一目标的空间位置[15]；不同设备采集的图像尺寸大小并不相同，需要采用插值法归一化图像尺寸大小[16]；由于中值滤波器能降低多种噪声，且保存图像边缘，因此采用中值滤波器对源图像进行滤波处理。
低频子带系数代表图像的主体信息，本文采用邻域平均值取大获得融合低频系数，可以有效地提高融合图像对比度和亮度。
首先计算各低频子图像3×3邻域内灰度平均值，然后取较大值作为低频融合系数。
如公式(1)和(2)所示，μ(p)表示子图像中以（m，n）为中心的邻域低频系数平均值，，，分别表示源图像A、B和融合图像F在K层NSCT分解的系数。
融合图像中应包含源图像中所有的有用信息，这些有用信息表现为图像的边缘、线条和边界，由高频子带系数表示。
由于NSCT分解后的3个高频具有一定的方向性，分为代表水平、垂直和对角线方向的细节部分，在同一分解尺度上，3个高频子带中对应位置的系数大小不等，图像的细节部分主要集中在方向大的高频系数上。
因此，本文采用区域方差取大的融合规则，既能考虑邻域内像素之间的关联性，也最大限度的保留源图像的细节部分，保证图像的清晰度。
公式如下：式中，分别表示源图像A、B和融合图像F在j层NSCT分解时K方向上的系数，K=1、2、3分别代表水平、垂直、对角线方向。
图像一致性检验是基于图像区域“多数”原则进行的[17]。
当融合子图像某一区域内某个数像素来自子图像A ，而其领域内大多数像素却来自子图像B，则将该像素点的系数应用子图像B来替换相应位置的系数。
本文综合使用定性分析和定量分析评价融合图像的质量[18]。
其中定性分析主要基于图像的视觉效果，参考标准为图像清晰度、对比度、亮度等。
定量分析主要基于图像评价指标，不同文献采用的评价指标存在不足或冗余。
本文将评价指标分为4类：基于信息量的评价、基于图像对比度的评价、基于图像平均灰度的评价、基于图像边缘强度的评价，选取每个类别中最具代表性的指标作为定量评价标准，分别为图像平均灰度、标准差、熵、边缘相似性测度，评价指标值越大，说明图像融合效果越好。
为了验证本文提出算法的可行性、普适性和实用性，选用CT、MRI、PET等医学图像，分成6组进行测试，每组包括两幅图像：① 脑部MRI-T1加权图像和MRA 图像；② 脑部MRA-GAD图像与脑部CT图像；③ 脑部MRI图像和脑部PET图像；④ MRI图像和CT图像；⑤ CT图像和PET图像；⑥ 脊柱CT图像和MRI图像。
