基于自监督生成式蒸馏的深度递归医学图像融合方法

本发明公开了基于自监督生成式蒸馏的深度递归医学图像融合方法，包括：教师网络、学生网络和融合网络三个模块；教师网络模块包括：特征提取阶段和特征融合阶段；进行自监督训练生成重建图像为学生网络提供指导；学生网络包括：特征提取阶段和特征融合阶段，利用隐式神经从源图像得到先验知识，和生成式蒸馏结合起来提升知识转移的效率；融合网络通过将学生网络学习到的专有特征进行多模态整合，最终输出融合图像；本发明的教师网络采用密集多分辨率保持策略，使得传递到融合图像的语义信息更加丰富，细化了跨空间特征块的局部交互，实现高质量的融合图像。