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申请/专利权人：中国人民解放军总医院第五医学中心
摘要：本发明涉及医学图像融合技术领域领域，具体是指一种基于多模态的消化道肿瘤图像融合方法，方法包括：提取消化道肿瘤的MR图像的频域特征和空间域特征并融合，提取PET图像的亮度特征和灰度特征并融合，通过交叉自注意力机制进一步融合特征，通过卷积处理得到融合图像，针对单一模态特征信息提取不充分的问题，本发明根据MR图像和PET图像各自的特点提取不同领域的特征，确保了对图像信息的全面捕捉；针对使用卷积神经网络时丢失全局纹理信息的问题，本发明利用残差连接在输出特征处理时融合了输入特征的原始信息，同时在特征融合过程中利用交叉自注意力机制确保全局和局部特征的有效融合，从而减轻了信息丢失的问题。
主权项：1.一种基于多模态的消化道肿瘤图像融合方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：获取消化道肿瘤的MR图像和PET图像；步骤S2：分别提取MR图像的频域特征和空间域特征，将频域特征和空间域特征进行融合操作，得到MR特征；步骤S3：分别提取PET图像的亮度特征和灰度特征，将亮度特征和灰度特征进行融合操作，得到PET特征；步骤S4：将MR特征和PET特征通过交叉自注意力机制进行融合，得到融合特征；步骤S5：利用一个卷积模块对融合特征进行处理，得到融合图像；所述步骤S4具体为：步骤S41：分别获得MR特征的查询向量、键向量和值向量，分别获得PET特征的查询向量、键向量和值向量；步骤S42：计算MR特征的查询向量与PET特征的键向量的注意力得分，将注意力得分经过Softmax函数后与PET特征的值向量相乘，得到第一注意力值；步骤S43：计算PET特征的查询向量与MR特征的键向量的注意力得分，将注意力得分经过Softmax函数后与MR特征的值向量相乘，得到第二注意力值；步骤S44：对第一注意力值和第二注意力值进行连接运算，得到融合特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军总医院第五医学中心 一种基于多模态的消化道肿瘤图像融合方法
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