公开(公告)号：CN118967480A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411092534.1

申请日：2024-08-09

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 吴昊 ,  韩雨恒 ,  张禄 ,  朴振宇 ,  王钧慷 ,  钱星宇 ,  许家才 ,  李晓瑜

IPC: G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T5/70 ,  G06T5/94 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G16H50/30 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种多模态医学图像融合及预测方法、计算机程序及终端，属于图像处理技术领域，构建特征融合模型、显式分类器引导的扩散模型；对显式分类器引导的扩散模型进行训练；提取不同模态医学图像的融合特征信息，并输入完成训练的显式分类器引导的扩散模型，利用噪声预测网络去除噪声，生成多模态融合图像。本发明将显式分类器引导的扩散模型应用至医学图像融合领域，在数据恢复过程中显式地利用分类器的指导信息，确保生成的图像在各个阶段都严格遵循预设条件，以弥补隐式扩散模型无法保证生成与预期条件一致的图像的问题，进而保证生成图像的一致性和连贯性，生成清晰的多模态融合图像。