双域特征学习医学多模态图像生成方法、系统和存储介质
申请号:CN202510958853
申请日期:2025-07-11
公开号:CN120823277A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开的一种双域特征学习医学多模态图像生成方法、系统和存储介质,其中方法包括:获取源模态图像,基于所述源模态图像确定目标模态参考图像对;计算源模态图像卷积特征与目标模态参考图像对卷积特征的融合特征;基于所述融合特征进行空间‑通道注意力优化得到增强特征;基于所述增强特征进行空间域特征提取和频率域特征分解得到双域特征;将所述双域特征输入到解码器中进行反卷积操作以生成目标模态图像。本发明通过目标模态引导和双域特征学习,解决了现有方法在信息利用和特征分离上的不足,显著提升了多模态医学图像生成的效率和质量。
技术关键词
图像卷积特征
图像生成方法
融合特征
多模态
图像生成系统
医学
注意力
Softmax函数
解码器
可读存储介质
多尺度
通道
频率
矩阵
程序
处理器
幅值
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