基于NSST的多模态医学图像融合算法：原理、创新与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代医学领域，医学成像技术的飞速发展为疾病的诊断和治疗提供了丰富的信息来源。计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET）等多种成像模态应运而生，每种模态都有其独特的优势和侧重点。例如，CT图像能够清晰地展现人体骨骼和组织的解剖结构，对于检测骨折、肺部疾病等具有重要价值；MRI图像则在显示软组织细节方面表现出色，有助于神经系统疾病、肿瘤等的诊断；PET图像则侧重于反映人体代谢功能信息，对于肿瘤的早期检测和良恶性判断提供关键依据。

然而，单一模态的医学图像往往存在局限性，