摘要
本发明为一种缺血性脑卒中多序列磁共振图像的融合模型及方法。一种缺血性脑卒中多序列磁共振图像的融合模型,包括:病灶检测模块、2个渐进式特征引导模块、边缘检测模块,损失函数模块;所述的病灶检测模块:用于聚焦到DWI图像中的高信号病灶区域;所述的渐进式特征引导模块:用于引导模态图像分支进行特征提取;所述的边缘检测模块:用于提取病灶边缘特征。本发明所述的一种缺血性脑卒中多序列磁共振图像的融合模型及方法,不仅在客观指标上达到SOTA,且主观融合效果更具解释性,首次实现了对缺血性脑卒中辅助诊断主客观评价的统一,有效解决缺血性脑卒中多序列磁共振图像融合中的临床问题。
技术关键词
多序列磁共振图像
模块
梯度滤波器
峰值信噪比
输出特征
融合方法
局部特征提取
边缘检测算法
代表
图像失真
注意力机制
误差
分支
跨模态
对比度
信号
度量
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习算法
生成控制指令
门窗
智能监测传感器
深度学习模型
图像处理方法
数据
参数
图像处理装置
特征提取模型
记忆装置
视觉特征
大语言模型
文本
交叉注意力机制