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一种质量感知网络与类注意力暹罗网络协同的医学融合图像质量评价方法

申请号: CN202311831919.0
申请人: 徐州医科大学
申请日期: 2023/12/28

摘要文本

本发明提出一种质量感知网络与类注意力暹罗网络协同的医学融合图像质量评价方法,涉及医学图像融合领域,能够有效提升图像质量,包括图像生成阶段和图像质量评价阶段:图像生成阶段,引入融合图像的医生视觉感知分数DVPS,基于质量感知网络学习源图像、融合图像和DVPS的关系,然后,在质量感知网络中输入DVPS以及2张同位置同角度不同模态的源图像一和源图像二,生成不同DVPS的参考图像;融合图像质量评价阶段,在少镜头学习下,将参考图像输入到基于类激活映射的类注意力暹罗网络中,强制引导模型聚焦于关键病变区域,预测未标记融合图像的质量分数。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种质量感知网络与类注意力暹罗网络协同的医学融合图像质量评价方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202311831919.0
申请日 2023/12/28
公告号 CN117726614A
公开日 2024/3/19
IPC主分类号 G06T7/00
权利人 徐州医科大学
发明人 唐璐; 惠雨; 周奇; 朱冠宇
地址 江苏省徐州市铜山路209号

专利主权项内容

1.一种质量感知网络与类注意力暹罗网络协同的医学融合图像质量评价方法,其特征在于,包括图像生成阶段和图像质量评价阶段:图像生成阶段,引入融合图像的医生视觉感知分数DVPS,基于质量感知网络学习源图像、融合图像和DVPS的关系,然后,在质量感知网络中输入DVPS以及2张同位置同角度不同模态的源图像一和源图像二,生成不同DVPS的参考图像,融合图像质量评价阶段,在少镜头学习下,将未标记融合图像以及参考图像输入到基于类激活映射的类注意力暹罗网络中,强制引导模型聚焦于关键病变区域,预测未标记融合图像的质量分数。