基于灰度差的PET/CT三维融合算法

不同模态的医学图像经过融合可以提供丰富的诊断信息,进行有效便捷的多模态三维融合方法成为研究的热点。提出了一种基于灰度差的PET/CT三维融合算法。沿视线方向,根据PET和CT数据中采样点灰度值的变化,计算其对成像平面的贡献和融合权重;然后根据融合权重生成该采样点的光学信息,进行光线合成。实验结果表明,本文方法的人机交互简便,PET/CT三维融合后的渲染结果中可疑病灶组织与正常组织有较好的对比度。基于灰度差的PET/CT三维融合算法不需要构建额外的转换函数,能够互补PET/CT数据各自的优势进行三维融合。