发明专利已授权

一种基于卷积神经网络的多尺度医学图像融合方法

Name: 一种基于卷积神经网络的多尺度医学图像融合方法
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 2020109042221
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010904222.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-09-01

公开号

CN112163994B

公开日

2022-07-01

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T3_40

IPC 分类号

G06T3_40 , G06T5_00 , G06T5_50 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

融合方法图像融合卷积神经网络医学图像处理融合方法

应用场景

医学影像诊断, 辅助诊断, 医疗影像分析

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摘要

本发明请求保护一种基于卷积神经网络的多尺度医学图像融合方法，包括步骤：S1将配准后的解剖行图像和功能型图像进行局部拉普拉斯滤波处理，分解为细节增强的多尺度近似图像和残差图像；S2将配准后的解剖型图像输入深度卷积神经网络中提取超分辨率解剖型图像；S3将超分辨率解剖型图像和功能型图像输入双分支卷积神经网络中进行卷积，得到一个权重图，结合多尺度近似图像和残差图像融合为多尺度融合图像；S4采用局部拉普拉斯的逆运算对多尺度融合图像进行重构。本发明有效解决了医学图像融合方法在伪彩图像和灰度图像融合时的颜色失真以及信息丢失等问题。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220701

✅ 授权

20210119

?? 实质审查的生效：

20210101

📄 公开

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