[发明专利]一种基于双残差超密集网络的多模态医学图像融合方法有效
| 申请号： | 202010734334.7 | 申请日： | 2020-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN111882514B | 公开（公告）日： | 2023-05-19 |
| 发明（设计）人： | 王丽芳;王蕊芳;张晋 | 申请（专利权）人： | 中北大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06V10/44;G06N3/0464;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司： | 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115 | 代理人： | 程园园 |
| 地址： | 030051 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双残差超密集网络的多模态医学图像融合方法，包括：通过在双残差超密集网络中的第一Conv层卷积和PReLU层激活，提取第一模态医学图像和第二模态医学图像的浅层特征；通过残差学习和超密集连接，提取深层特征；对深层特征依次进行双残差超密集网络中的Concat层通道维度上拼接、最后Conv层卷积、PReLU层激活，获得第一模态医学图像和第二模态医学图像的融合图像。本发明通过将残差密集块与超密集连接结合提出的双残差超密集块不仅将密集连接应用到同一路径的层之间，还运用到跨不同路径的层之间，在提取不同模态图像特征的两个路径间进行信息传递，使得提取到的深层特征更详细丰富，减少了网络中间层有用信息的丢失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双残差超 密集 网络 多模态 医学 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
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