[发明专利]一种基于DARTS网络的多模态医学图像融合方法有效
| 申请号： | 202011467496.5 | 申请日： | 2020-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112488976B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 张旭明;叶少壮 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T7/00 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DARTS网络的多模态医学图像融合方法，属于图像处理与分析中的图像融合技术领域。本发明采用可微架构搜索(Differentiable Architecture Search,DARTS)网络对多模态医学图像进行特征提取，该网络在搜索阶段以网络权重的梯度作为损失函数来进行学习，在不同卷积操作、不同节点的连接之间选择出最适应于当前数据集的网络结构，使得网络提取得到的特征细节更加丰富；同时本发明采用能表征图像灰度信息、相关性、细节信息、结构特征及图像对比度的多种指标作为网络损失函数，可在无需金标准情况下，以无监督学习方式实现医学图像的有效融合，在图像细节保护及图像对比度提升等方面较现有方法具有更优的融合效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 darts 网络 多模态 医学 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
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