GIẢI THUẬT TỔNG HỢP HÌNH ẢNH Y HỌC DỰA TRÊN COA VÀ CẤU TRÚC TENSOR

Abstract

Tổng hợp hình ảnh y học đóng vai trò quan trọng trong chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh. Tuy nhiên, các giải thuật hiện tại thường gặp nhược điểm như mất thông tin và suy giảm cường độ sáng. Bài báo này đề xuất một giải thuật mới nhằm khắc phục các vấn đề trên. Ảnh đầu vào được phân rã thành các thành phần tần số thấp và tần số cao bằng các bộ lọc hướng dẫn vòng quay và Gaussian. Thành phần tần số cao được tổng hợp bằng cấu trúc Tensor kết hợp hàm năng lượng cục bộ, trong khi tần số thấp được tổng hợp bằng luật tổng hợp thích nghi dựa trên COA. Thử nghiệm trên 36 cặp ảnh MRI/PET cho thấy phương pháp này vượt trội so với năm giải thuật công bố từ 2020-2024