[发明专利]基于多CNN组合和模糊神经网络的多模态医学图像融合有效
| 申请号： | 202110050993.3 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112750097B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 王丽芳;张晋;王蕊芳;张炯;米嘉;刘阳 | 申请（专利权）人： | 中北大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T5/00;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于医学图像融合领域，具体涉及基于多CNN组合和模糊神经网络的多模态医学图像融合。为了将多模态医学图像中病灶部位的纹理细节表征更充分，边缘更清晰，本发明提出的方法主要有两部分组成：1)构建G‑CNN组(G‑CNNs)；2)基于模糊神经网络的G‑CNNs融合。第一部分首先通过一组比例和方向不同的Gabor滤波器获得CT和MR的不同Gabor表示对，然后分别使用每对不同的Gabor表示训练相应的CNN，从而生成G‑CNNs；第二部分利用模糊神经网络将G‑CNNs的多个输出进行融合得到最后的融合图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn 组合 模糊 神经网络 多模态 医学 图像 融合 | ||
【主权项】：
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