基于多模态MRI融合的运动伪影自适应校正方法

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于多模态MRI融合的运动伪影自适应校正方法，获取患者sMRI和fMRI，对sMRI和fMRI进行预处理，创建跨模态特征融合模型，将预处理后的sMRI和fMRI输入所述跨模态特征融合模型进行双分支特征提取；跨模态特征融合模型对提取的双分支特征进行跨模态特征交互融合，并进行多尺度特征重构；基于重构的多尺度特征对图像伪影进行检测，对检测得到的图像伪影进行动态时空注意力校正；建立三级损失函数体系进行多任务联合优化。通过整合sMRI和fMRI信息，基于上述图像处理和深度学习，克服了现有技术中无法完全应对各种复杂头动情况的缺点，解决了图像模态间信息缺失和特征利用不充分的技术问题。