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哈佛多模态医学图像融合数据集

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简介：
简介：该数据集由哈佛大学开发，包含多种模态的医学影像资料，用于支持医学图像的配准和融合研究，促进跨模态信息整合与分析。 Havard-Medical-Image-Fusion-Datasets-main官网包含MRI、CT、PET医学图像的下载页面，但需要手动一张一张操作进行下载。后来得知有人在Github上整理了相关代码以方便大家批量下载这些数据集。GitHub上的链接可以直接用于获取这些资源。

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  • 哈佛多模态医学图像融合数据集
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    简介：该数据集由哈佛大学开发，包含多种模态的医学影像资料，用于支持医学图像的配准和融合研究，促进跨模态信息整合与分析。 Havard-Medical-Image-Fusion-Datasets-main官网包含MRI、CT、PET医学图像的下载页面，但需要手动一张一张操作进行下载。后来得知有人在Github上整理了相关代码以方便大家批量下载这些数据集。GitHub上的链接可以直接用于获取这些资源。
     
  • 多模态图像融合方案
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    本方案提出一种先进的多模态图像融合技术，旨在优化医学影像分析、遥感及计算机视觉领域中的信息整合与细节增强。通过有效结合不同成像模式的优势，提供更精确的数据支持和决策辅助。 在临床介入手术过程中，由于CT扫描对人体辐射较大，并不适合用于术中的导航指导；而超声成像的分辨率相对较低，这些因素都限制了手术过程中的精确度。为解决这些问题，我们开发了一种基于DICOM图像、能够融合多种模态（如CT或MR与超声）影像的技术系统。该系统具有三维重建、多模态影像对比以及多模态影像融合等功能。 通过实时的多模态影像对比及显示技术的应用，医生可以更好地理解并利用超声成像信息，从而提高手术导航的精确性和安全性。此外，这套系统还适用于医学院学生和科研工作者的学习与研究工作。
     
  • 多模医学图像融合的CT/MR MATLAB代码
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    这段MATLAB代码旨在实现多种医学影像（如CT和MRI）的高效融合技术，为医疗诊断提供更全面的信息支持。 多模医学图像融合的MATLAB代码采用小波融合法进行处理。这种方法对近似系数与细节系数分别应用不同的融合规则来实现图像的有效整合。
     
  • 高光谱与LiDAR融合的多模态遥感图像分类数据集
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    本研究构建了一个集成高光谱和LiDAR技术的多模态遥感图像分类数据集，旨在提升复杂场景下的地物识别精度与效率。 高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集包括Houston2013、Trento以及MUUFL。
     
  • 图像融合的数据集合
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    图像融合的数据集合汇集了多种传感器和不同成像条件下获取的多源图像数据。这些数据通过精确配准与合成技术处理后，为用户提供高质量、信息丰富的复合视图，广泛应用于军事侦察、医学影像分析及遥感领域等，促进跨学科研究与发展。 TNO红外与可见光图像融合数据集（部分）包含了3组已配准的红外与可见光图像及一组已配准的红外与可见光序列图像（共32组）。实验源图较为难寻，建议阅读“README.txt”以合理使用该数据集。
     
  • 图像融合的数据集合
    优质
    图像融合的数据集合是一个汇集了多种传感器或同一传感器不同条件下采集到的图像数据集，旨在促进图像融合技术的发展和应用。该集合包括但不限于可见光、红外线及雷达图像，为研究人员提供了丰富的实验资源，用于提升多模态信息处理能力以及增强视觉系统的综合性能。 该数据集适用于图像融合任务，包含可见光、近红外、中波红外及长波红外等多种类型的影像资料。涵盖的人类活动场景包括人物、车辆以及坦克等，其内容丰富多样。
     
  • 医学影像融合
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    医学影像融合是将不同成像技术获取的解剖和功能信息整合，形成更全面、精准的诊断图像。这一过程有助于提高疾病检测与治疗规划的准确性。 毕业论文研究的是CT与MRI图像的融合技术。这里提到的是论文中的代码部分，包括一个主程序和两个子程序。
     
  • 基于NSST和PCNN的多模态医学图像融合算法MATLAB仿真及仿真录像
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    本研究提出了一种结合NSST与PCNN技术的多模态医学图像融合算法，并利用MATLAB进行了仿真实验，附有实验过程录像。 使用MATLAB 2021a版本录制了仿真操作录像，展示了基于NSST（非下采样剪切波变换）和PCNN（脉冲耦合神经网络）的多模态医学图像融合算法的仿真实验过程及结果。该内容涉及领域为多模态医学图像融合。
     
  • TNO_图像融合数据集.rar
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    该资源为TNO（噪声、遮挡、模糊）图像融合数据集压缩包，内含多种受干扰的图像样本及其清晰版本，适用于研究低质量图像增强与多源图像融合技术。 这是一些经过矫正与配准的红外与可见光的数据集，包含长波红外、短波红外、热成像仪及可见光图像。数据集中包括坦克、人物、树木、建筑等内容，是从外部来源收集并分享给大家的。