一种基于DARTS网络的多模态医学图像融合方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于DARTS网络的多模态医学图像融合方法，属于图像处理与分析中的图像融合技术领域。本发明采用可微架构搜索(Differentiable Architecture Search,DARTS)网络对多模态医学图像进行特征提取，该网络在搜索阶段以网络权重的梯度作为损失函数来进行学习，在不同卷积操作、不同节点的连接之间选择出最适应于当前数据集的网络结构，使得网络提取得到的特征细节更加丰富；同时本发明采用能表征图像灰度信息、相关性、细节信息、结构特征及图像对比度的多种指标作为网络损失函数，可在无需金标准情况下，以无监督学习方式实现医学图像的有效融合，在图像细节保护及图像对比度提升等方面较现有方法具有更优的融合效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于DARTS网络的多模态医学图像融合方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112488976A
申请号 ：
CN202011467496.5
公开（公告）日 ：
2021-03-12
申请日 ：
2020-12-11
授权号 ：
CN112488976B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
张旭明叶少壮
申请人 ：
华中科技大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
代理机构 ：
华中科技大学专利中心
代理人 ：
李智
优先权 ：
CN202011467496.5
主分类号 ：
G06T5/50
IPC分类号 ：
G06T5/50 G06T7/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/50
通过使用多于一幅图像的，例如平均、减少
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2021-03-30 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 5/50
申请日 : 20201211
申请日 : 20201211
2021-03-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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