多模态医学图像融合方法的研究进展

陈伟; 孙康康; 李奇轩; 谢凯; 倪昕晔

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多模态医学图像融合方法的研究进展

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在目前的临床诊断中，医学图像已经成为重要的诊断依据，不同模态的医学图像会给出不同组织信息和功能信息。单模态图像只能给出单一诊断信息，无法诊断疑难杂症，需要多种诊断信息加持才能得出全面且准确的诊断结果。多模态融合技术可将多模态的医学图像融合到单模态的图像中，且单模态图像具有多种模态图像间的互补信息，从而在单一图像中得到充足的便于临床诊断的信息。本文将多模态医学图像融合方法整理为两种，分别为传统融合方法和基于深度学习的融合方法。

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来源
《中国辐射卫生》 |2023年第5期|580-585|共6页
作者
陈伟; 孙康康; 李奇轩; 谢凯; 倪昕晔;
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作者单位

1. 常州大学计算机与人工智能学院 2. 南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科 3. 南京医科大学医学物理研究中心 4. 江苏省医学物理工程研究中心;

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正文语种 chi
中图分类生物医学工程;
关键词
多模态; 图像融合; 深度学习; 临床诊断;

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