基于深度学习的多模态医学图像融合方法研究.pdf,基于深度学习的多模态医学图像融合方法研究近年来,医学影像技术取得巨大进步,但在临床医学工作中发挥了重要作用然而,由于成像原理的不同,不同成像设备生成图像中所包含的内容也各异为了全面获取病灶信息,医生需要大量的
基于深度学习的多模态医学图像融合方法研究进展 下载积分: 1000 内容提示: 前 言随着计算机和成像技术的发展,医学图像成为辅助医生诊断与治疗的重要工具。由于成像机制不同,不同成像设备得到的单一模态图像携带着可以互相补充的信息。多模态医学图像融合技术可以将这些信息结合到一起获得一幅同时包括功能信息与结构信息的...
5.本发明提供一种基于深度学习的多模态医学图像融合方法及系统,用以克服现有技术中多模态图像配准融合精度低、复杂度高、时间成本高以及无法有效应用于非刚性配准情况等的缺陷,实现提升多模态图像融合精准度、降低时间成本,适用于多种复杂的图像融合情况,还可以提高术者的手术准确性以及提高手术效率,以及可有效应用于非...
本发明公开了一种基于深度学习的多模态医学图像融合方法,属于医学图像分析领域,包括:输入三种不同模态的医学图像;其中多模态医学图像根据成像特征可分为解剖图像和功能图像,分别对解剖图像进行高,低频特征信息提取,对功能图像同时进行高,低频特征信息提取;对解剖图像的特征信息进行频域转换,得到频域特征信息;将频域特征信息...
医学图像融合方法可以将有用的信息整合到一张图像上,提高单张图像的信息量.对多模态医学图像进行融合时,如何对图像进行有效的变换,提取到不同图像中独有的特征,并施以适当的融合规则是医学图像融合领域研究的重点.近年随着深度学习的快速发展,深度学习被广泛应用于医学图像领域,代替传统方法中的一些人工操作,并在图像表...
1、本发明针对上述问题,提供了一种基于深度学习多模态图像融合的建筑外墙缺陷检测方法、装置及存储介质,所述方法通过融合可见光和红外图像,结合两种模态的图像信息,打破使用单一模态数据的局限性,以实现对建筑外墙多种缺陷的准确识别;解决以往的基于可见光图像或者红外图像的建筑外墙缺陷识别方法往往只针对某个特定的缺陷的...
基于浅层融合的多模态图像能见度检测模型的深度学习方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于浅层融合的多模态图像能见度检测模型的深度学习方法说明:本发明公开了一种基于浅层融合的多模态图像能见度检测模型的深度学习方法,包括如下步骤步骤1)利用...专利查询请上爱企
本发明涉及深度学习技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的多模态医学图像融合方法.该方法包括以下步骤:获取医学源图像数据,并对医学源图像数据进行提取,获取医学源图像基础数据以及医学源图像细节数据;根据医学源图像基础数据进行融合处理,获取医学源图像基础融合数据;对医学源图像细节数据进行数据清洗并脱敏并进行一致性检查,...
本发明公开了一种基于深度学习的多模态医学影像的方法,利用深度学习算法同时对电子计算机断层扫描图,磁共振影像图进行特征提取,然后通过距离变换获取的前景标记和分水岭变换获取的背景标记来修正图像的梯度图像,再使用融合算法对深度学习模型提取到的特征... 姜冠群,王宁宁 被引量: 0发表: 0年 基于深度学习的多模态...
使用了一种基于现有融合模式之外的深度生成式融合思路.具体工作如下:在基于深度神经网络和结构-纹理分解的红外与可见光图像融合算法中,针对当前红外与可见光图像融合方法中存在低频信息未利用充分,以及高频细节易混入噪声的问题.本文提出了一种三频带分解模式,首先采用均值滤波将输入图像分解为高低频子带,为了充分利用低频...