摘要
本发明公开了一种功能医学影像渐进式融合方法和系统,其涉及图像处理技术领域。包括:获取待处理的PET影像和CT影像,将改进的3D U‑Net结构作为生成对抗网络GANs的生成器;获取PET特征组合影像和CT特征组合影像,对生成器进行训练,得到影像融合模型;将待处理的PET影像和CT影像输入影像融合模型,获取PET特征组合影像和CT特征组合影像,再进行下采样,得到PET特征图和CT特征图;将相加后的图像和上采样图像进行拼接操作,得到拼接图像;再对拼接图像进行上采样,通过最后一层上采样模块输出融合影像。本发明可以观察病灶代谢信息和解剖结构信息的渐变细节,适用于各种功能医学影像的多模态融合需求。
技术关键词
影像
特征提取模块
采样模块
三维卷积神经网络
融合方法
上采样
生成对抗网络
高频特征
模型训练模块
图像获取模块
图像处理技术
融合系统
组合模块
输入端
多模态
尺寸
分辨率
关系
系统为您推荐了相关专利信息
低分辨率人脸图像
人脸超分辨率重建方法
卷积模块
生成高分辨率
表达式
多级特征
检测网络模型
遥感卫星影像
解码器
前馈神经网络
CT影像数据
融合特征
残差神经网络
引入注意力机制
上采样
皮尔逊相关系数
分类预测模型
事件特征
波动特征
随机森林