基于多分支多尺度特征和语义信息的CT与MRI图像融合方法

本发明提供一种基于多分支多尺度特征和语义信息的CT与MRI图像融合方法，包括步骤：S1、构建多尺度多分支的图像融合网络和图像分割网络，图像融合网络用于实现多模态图像特征的提取和融合重建，获得融合图像，图像分割网络用于获取融合图像的语义信息；S2、对图像融合网络和图像分割网络进行训练；S3、将CT图像和MRI图像输入到图像融合网络中，图像融合网络生成初步融合图像和融合损失，图像分割网络基于融合图像生成分割标签并获得语义损失，由融合损失和语义损失构成图像融合网络的损失函数，为其网络参数更新提供引导，生成并输出最终融合图像，所述方法与现有的医学图像融合方法相比，在多项客观评价指标上都表现的更加出色。

《基于多分支多尺度特征和语义信息的CT与MRI图像融合方法》是一发明专利，专利号为 2023118558882，当前法律状态为已下证，由广东海洋大学提出申请，发明人为林聪;黄梓帆;邹利兰;卢泳琪;朱浩然，申请日期为2023-12-29，公开（公告）日期为2024-03-29，国际专利分类号（IPC）为 G06T5/50(2006.01)I;G06T7/10(2017.01)I;G06V10/26(2022.01)I;G06V10/762(2022.01)I，代理机构为广州三环专利商标代理有限公司44202，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：医学影像、计算机断层扫描、CT、临床科室、图像融合、深度神经网络。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供一种基于多分支多尺度特征和语义信息的CT与MRI图像融合方法，包括步骤：S1、构建多尺度多分支的图像融合网络和图像分割网络，图像融合网络用于实现多模态图像特征的提取和融合重建，获得融合图像，图像分割网络用于获取融合图像的语义信息；S2、对图像融合网络和图像分割网络进行训练；S3、将CT图像和MRI图像输入到图像融合网络中，图像融合网络生成初步融合图像和融合损失，图像分割网络基于融合图像生成分割标签并获得语义损失，由融合损失和语义损失构成图像融合网络的损失函数，为其网络参数更新提供引导，生成并输出最终融合图像，所述方法与现有的医学图像融合方法相比，在多项客观评价指标上都表现的更加出色。

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