成果介绍
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。
成果亮点
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。
团队介绍
重庆大学(ChongqingUniversity,CQU),简称“重大”,是中华人民共和国教育部直属,由教育部、重庆市、国家国防科技工业局共建的全国重点大学,位列国家“双一流”、“211工程”、“985工程”,入选“珠峰计划”、“强基计划”、“高等学校创新能力提升计划”、“高等学校学科创新引智计划”、“卓越工程师教育培养计划”、“卓越法律人才教育培养计划”、国家建设高水平大学公派研究生项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、教育部来华留学示范基地,为卓越大学联盟、中波大学联盟、一带一路高校联盟、“长江—伏尔加河”高校联盟、CDIO工程教育联盟、中国高等戏剧教育联盟成员单位、“国优计划”首批试点高校。
成果资料