Fusion of Ct and Mr Liver Images Using Multiresolution Analysis Methods

Abstract

There are various medical imaging techniques such as Computed Tomography (CT) and Magnetic Resonance (MR) techniques. Both techniques give complex features of the region to be imaged. This study proposes an approach that uses Multiresolution Analysis (MRA) methods to fuse CT and MR liver images to obtain as detailed images as possible for medical diagnostic purposes. The transform coefficients are obtained by applying MRA methods to the images. Images are combined by applying 3 different fusion rules to these transform coefficients. Peak Signal to Noise Rate (PSNR), Structural Similarity Index Measure (SSIM) and Mean Square Error (MSE) values are calculated to evaluate the fused images. When comparing the methods, the best result was obtained using complex-valued curvelet transform.Bilgisayarlı Tomografi (BT) ve Manyetik Rezonans (MR) teknikleri gibi çeşitli tıbbi görüntüleme teknikleri mevcuttur. Her iki teknik de görüntülenecek bölgenin kompleks özelliklerini vermektedir. Bu çalışma, tıbbi teşhis amacıyla mümkün olduğunca ayrıntılı görüntüler elde etmek için BT ve MR karaciğer görüntülerini birleştirmek için Çoklu Çözünürlük Analizi (ÇÇA) yöntemlerini kullanan bir yaklaşım önermektedir. Görüntülere ÇÇA yöntemleri uygulanarak dönüşüm katsayıları elde edilir. Bu dönüşüm katsayılarına 3 farklı füzyon kuralı uygulanarak görüntüler birleştirilir. Birleştirilmiş görüntüleri değerlendirmek için Tepe sinyal-gürültü oranı (PSNR), Yapısal benzerlik endeksi Ölçümü (SSIM) ve Ortalama Kare Hata (MSE) değerleri hesaplanmıştır. Kullanılan ÇÇA yöntemleri karşılaştırıldığında, en iyi sonuç kompleks-değerli curvelet dönüşümü kullanılarak elde edilmiştir.