Tổng hợp hình ảnh y học là quá trình trích xuất các đặc điểm nổi bật từ các hình ảnh y học và kết hợp chúng bằng một thuật toán thích hợp. Bài viết Tổng hợp hình ảnh y học MRI và PET trình bày các nội dung sau: Biến đổi Haar; Giải thuật tối ưu hóa bầy đàn. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN 978-604-82-2981-8 TỔNG HỢP HÌNH ẢNH Y HỌC MRI VÀ PET Đinh Phú Hùng Trường Đại học Thủy lợi email hungdp@ 1. GIỚI THIỆU được tăng cường bởi các các kĩ thuật xử lý ảnh cơ bản như tăng cường Histogram giúp Tổng hợp hình ảnh y học là quá trình trích tăng độ tương phản dò biên Canny giúp xuất các đặc điểm nổi bật từ các hình ảnh y tìm đường biên của ảnh lọc nhiễu bằng học và kết hợp chúng bằng một thuật toán trung vị giúp giảm nhiễu cho ảnh . Sau đó thích hợp. Ảnh cộng hưởng từ MRI giải thuật tối ưu PSO Particle swarm Magnetic Resonance Imaging cung cấp các optimization được sử dụng để tìm ra các hệ thông tin chi tiết về giải phẫu cũng như các số tối ưu cho các hình ảnh đó với hàm mục thành phần mô. Ngược lại chụp cắt lớp phát tiêu là hàm chỉ số tương phản Michelson. xạ PET Positron Emission Tomography có Hình ảnh tăng cường thu được dựa trên tổng độ phân giải thấp hơn so với ảnh cộng hưởng của các hình ảnh tạm thời nhân với các hệ số từ MRI nhưng nó miêu tả các mô phân tử và tối ưu tìm được tương ứng. Cuối cùng hình hoạt động bệnh lý mà ảnh MRI không có. ảnh tăng cường sẽ được kết hợp với các kênh Việc tổng hợp hai hình ảnh này đóng vai trò H và S để chuyển về miền RGB. Thực quan trọng trọng các ứng dụng y học như nghiêm cho thấy phương pháp đề xuất này chuẩn đoán bệnh. Trên thực tế một số có thể giúp cải thiện độ tương phản loại bỏ phương pháp tiếp cận giải bài toán này như nhiễu và làm sắc nét đường biên cho hình sử dụng không gian màu IHS kết hợp với ảnh tổng hợp. biến đổi DWT hoặc PCA 1 gặp phải các vấn đề là hình ảnh tổng hợp thu được có thể 2. KIẾN THỨC NỀN TẢNG bị nhiễu và mất thông tin. Để giải quyết vấn đề bài báo này đề xuất một phương pháp . Biến đổi Haar mới để cải thiện những vấn đề gặp phải ở Là một phương pháp cơ bản để biến đổi trên. Phương pháp này gồm hai giai đoạn ảnh thành các thành phần miền số thấp và giai đoạn thứ nhất là tổng hợp hình ảnh và cao. Ở cấp độ biến đổi thứ nhất phép
