[发明专利]一种基于深度学习的多模态医学图像融合方法在审
| 申请号： | 202310758369.8 | 申请日： | 2023-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN116630762A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 姜冠群;王宁宁 | 申请（专利权）人： | 山东卓业医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/774;G06T7/00;G06T5/20;G06T5/00;G06V10/82;G06T7/136;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市联江知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 44939 | 代理人： | 莫美妮 |
| 地址： | 266104 山东省青岛市崂山区松*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的多模态医学图像融合方法。该方法包括以下步骤：获取医学源图像数据，并对医学源图像数据进行提取，获取医学源图像基础数据以及医学源图像细节数据；根据医学源图像基础数据进行融合处理，获取医学源图像基础融合数据；对医学源图像细节数据进行数据清洗并脱敏并进行一致性检查，获取医学源图像细节一致性数据；对医学源图像细节一致性数据进行特征提取，获取特征层数据集，并将特征层数据集进行重构融合，获取融合细节图数据；根据医学源图像基础融合数据以及融合细节图数据进行叠加融合，获取多模态图像融合数据。本发明将不同模态医学图像信息融合，得到全面丰富的多模态图像数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多模态 医学 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
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