一种基于全局信息融合的多模态医学图像融合方法.pdf
岚风****55
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一种基于全局信息融合的多模态医学图像融合方法.pdf
本发明公开了一种基于全局信息融合的多模态医学图像融合方法,其步骤包括:1、对原始多个模态的医学图像进行色彩空间转换和图像剪切的预处理;2、建立在多个尺度通过融合模块进行交互的模态分支网络,并建立由Transformer构成的融合模块来合并多模态特征信息;3、建立重构模块,从多尺度的多模态特征合成融合图像;4、在公开数据集上训练并评估上述模型;4、利用训练好的模型实现医学图像融合任务。本发明通过Transformer融合模块和交互式模态分支网络能充分地融合多模态的语义信息,实现细粒度的融合效果,不仅很好地保
基于互信息的多模态医学图像融合.docx
基于互信息的多模态医学图像融合摘要:随着医学图像获取技术的发展,不同模态的医学图像在临床应用中得到了广泛应用。然而,不同模态图像之间存在着信息互补性和重叠性不足的问题。为了更好地利用多模态图像提供的信息,本论文提出了一种基于互信息的多模态医学图像融合方法。该方法通过计算图像之间的互信息来评估它们之间的相关性,并采用融合策略将不同模态图像的信息融合到一个最终的图像中。实验结果表明,本方法在提高图像质量、增强图像细节等方面具有明显的优势,验证了其在医学图像融合中的有效性和可行性。关键词:多模态医学图像、融合、
一种基于分频域融合的多模态医学图像融合方法.pdf
本发明公开了一种基于分频域融合的多模态医学图像融合方法,属于医学图像融合技术领域,包括以下步骤:S1:源图像分解;S2:分频域融合;S3:去噪处理;S4:重构处理。本发明通过分解获取源图像不同结构和纹理细节信息,分解后的图像对比离散小波变换很大程度上减少了噪声的出现;对高频部分的融合方式能够有效的提取图像的结构和细节信息,并且能够减少噪声的出现,对结构纹理部分的融合方法结合深度学习的特点有效的提取图像特征,最后采用的高斯平滑操作能够减少该部分噪声的出现;融合之后的图片结合了不同模态的特征,有利于医生临床上
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基于多模态信息融合的图像情感标注方法.docx
基于多模态信息融合的图像情感标注方法基于多模态信息融合的图像情感标注方法摘要:随着图像和多媒体数据的兴起,图像情感分析的重要性逐渐凸显。然而,由于图像是一种非结构化的数据,图像情感分析存在一定的挑战。为了解决这个问题,本文提出了一种基于多模态信息融合的图像情感标注方法。首先,我们通过文本挖掘技术从社交媒体中提取情感词汇。接着,我们利用深度学习方法提取图像的视觉特征。最后,我们使用一种融合算法将文本和图像特征进行结合,得到最终的情感标注结果。实验结果表明,我们的方法在图像情感标注任务中具有良好的性能。关键词