摘要
本说明书实施例公开了一种多模态图像融合系统及图像融合方法,涉及医学影像数据处理领域。其中,所述方法包括:获取不同模态的医学检测影像;对所述不同模态的医学检测影像进行预处理;通过联合特征嵌入空间对预处理后的不同模态的医学检测影像进行空间对齐,得到图像关联数据;基于图像关联数据对不同模态的医学检测影像进行融合处理,得到融合特征数据;基于融合特征数据生成初步融合图像,并通过生成对抗网络对该初步融合图像进行优化,得到目标融合图像。通过该方法,可以解决不同模态的医学检测影像在融合过程中难以实现空间对齐的问题,同时有效避免传统方法中直接对不同模态影像进行配准所导致的精度不足和鲁棒性差的问题。
技术关键词
图像融合方法
生成对抗网络
融合特征
图像融合系统
神经网络模型
医学影像数据处理
深度学习算法
多模态
融合图像特征
更新模型参数
编码器
度量
解码器结构
深度神经网络
对齐模块
系统为您推荐了相关专利信息
联合预测方法
生成器网络
深度残差网络结构
计算机可执行指令
电力
因子
浮点数
预训练模型
数值
非易失性计算机可读存储介质
医用棉球
状态反馈信号
分布式压力传感器
成型方法
卷积神经网络模型
燃气轮机
物理
工作状态数据
神经网络模型构建
模型训练模块
燃煤机组协调控制
模型辨识方法
主蒸汽压力
循环神经网络模型
协调控制系统