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申请/专利权人：徐州医科大学
申请日：2024-04-17
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261899A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提出一种基于DwG2NPAN的无参考多模态医学融合图像质量评价方法，涉及医学图像融合领域，该方法通过模拟人类视觉系统的感知差异，实现对医学融合图像质量的准确评价，旨在解决当前医学融合图像质量评价过程中缺乏客观、可靠参考标准的问题。本发明主要由扩散模型辅助生成式对抗网络引导的差异感知模块和基于注意力的质量评估网络组成，通过构建名为DwG2NPAN的创新模型，充分利用GAN在图像生成方面的优势，结合扩散模型的特性，以低质量融合图像为输入，生成高质量的融合图像，为医学融合图像的质量评价提供客观、可靠的参考标准。
主权项：1.一种基于DwG2NPAN的无参考多模态医学融合图像质量评价方法，其特征在于，包括如下步骤：收集各个模态的图像信息，选择每组融合图像的参考图像，构建扩散式生成对抗网络GAN引导的差异感知注意网络DwG2NPAN；输入原始医学图像，基于差异感知注意网络DwG2NPAN进行自适应特征提取和融合，生成高质量融合图像，并输出原始医学图像的综合质量评价分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 徐州医科大学 一种基于DwG2NPAN的无参考多模态医学融合图像质量评价方法
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