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专利
 名称： |
基于扩散模型和多模态融合的医学图像肿瘤分割方法 |
| 作者： |
张亚飞, 李志远, 李华锋, 柴毅, 陈伟庆 |
| 类型： |
发明专利 |
| 状态： |
已授权 |
| 专利号/登记号： |
202310954604.9 |
| 申请日/受理日： |
2023-08-01 |
| 公告日： |
2023-08-29 |
| 授权日： |
2023-10-10 |
| 简介： |
本发明涉及基于扩散模型和多模态融合的医学图像肿瘤分割方法，属于医学图像处理技术领域。本发明包括步骤：获取多模态MRI医学图像，并对图像进行预处理；构建去噪网络，将预处理好的多模态图像分别送入不同的去噪网络，该网络通过正向扩散过程对输入图像进行破坏，然后预测噪声并修复出正常区域；将每个模态的原始输入图片和噪声图像的预测值被级联输入到不同的分割网络编码器中；构建自适应融合模块，预测每个模态的重要性，自适应融合不同模态的编码特征；构建分割网络解码器，将编码器的输出特征通过跳越连接送入到解码器并输出分割结果图。本发明通过网络自适应学习不同模态的贡献程度，提升了融合效率和分割精度。 |
