基于改进U⁃Net和跨模态自蒸馏的医学图像融合OACSTPCD
针对医学图像融合方法中存在融合图像信息完整性丢失和跨模态特征提取不足的问题,提出了一种基于改进U-Net和跨模态自蒸馏的医学图像融合方法。该方法改进了U-Net的编码部分,设计了一个双分支编码器,它结合了CNN和Transformer的优势,能够更有效地捕捉和保留医学图像的局部特征和全局特征,解决了信息完整性丢失的问题。采用跨模态自蒸馏技术,在两幅医学图像的CNN分支之间、Trans⁃former分支之间进行信息传递,加强不同模态特征之间的交互,…查看全部>>
刘势杰;王丽芳;郁晓庆
中北大学计算机科学与技术学院,山西太原030051中北大学计算机科学与技术学院,山西太原030051中北大学计算机科学与技术学院,山西太原030051
计算机与自动化
医学图像融合U-Net跨模态自蒸馏跨模态特征注意力门
《测试技术学报》 2024 (6)
P.686-694,9
山西省重点研发计划资助项目(202102010101011)。
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