一种基于预训练大模型的医学图像融合方法及装置

AITNT
正文
推荐专利
一种基于预训练大模型的医学图像融合方法及装置
申请号:CN202510233741
申请日期:2025-02-28
公开号:CN120164066A
公开日期:2025-06-17
类型:发明专利
摘要
本申请提供了一种基于预训练大模型的医学图像融合方法及装置,所述方法包括:获取待融合MRI图像和待融合CT图像;将待融合CT图像和待融合MRI图像输入已训练的图像融合模型,得到融合图像;所述图像融合模型由第一编码结构、第二编码结构、预训练大模型结构、融合模块和解码结构构成。本申请中,将预训练大模型嵌入图像融合模块,通过预训练大模型的语义理解能力和多模态特征提取,实现CT和MRI图像的高精度配准和融合。
技术关键词
医学图像融合方法 编码结构 解码结构 融合特征 卷积特征 图像融合装置 注意力 图像获取模块 上采样 存储器 处理器 可读存储介质 程序 局域 电子设备 语义
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于深度学习的装配式管线施工进度预测方法
施工进度预测方法 装配式管线 多源特征融合 深度特征提取 灰色系统理论
2
一种基于大语言模型的自适应文本引导纤维束特征融合方法及系统
特征融合方法 大语言模型 纤维束 令牌 生成自然语言
3
基于深度树学习的机器人电缆故障分类方法及系统
学习分类器 机器人电缆 融合特征 故障分类方法 注意力
4
基于多维特征融合与密度驱动策略的骨架动作识别方法
动作识别模型 骨架动作识别方法 动作特征 人体骨架序列 融合特征
5
一种复杂场景快速三维构建与识别方法
多尺度特征提取 多层级特征 场景 ResNet网络 图像特征提取
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号