基于生成对抗网络的多模态影像融合

简介：
本研究提出了一种创新的方法，利用生成对抗网络（GAN）技术实现多模态医学影像的有效融合。该方法旨在提高影像质量及信息丰富度，以支持更精准的医疗诊断和治疗决策。 针对多模态图像融合过程中遇到的多尺度几何工具应用及融合规则设计难题，本段落提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的创新性图像融合方法，能够实现多模态图像端到端的自适应融合。该方法将多种源图像同时输入至基于残差结构的卷积神经网络作为生成器，通过深度学习技术自动合成高质量的融合图像；随后，生成的融合图与标准标签图分别送入判别网络进行特征提取和分类识别，并以此反馈优化生成器性能，在不断迭代中达到两者的动态平衡。实验结果显示，相较于现有的代表性方法而言，本研究提出的方案能够产生更加清晰、无伪影且视觉效果更佳的图像融合结果。