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針對基于殘差網(wǎng)絡和密集網(wǎng)絡的圖像融合方法存在網(wǎng)絡中間層的部分有用信息丟失和融合圖像細節(jié)不清晰的問題，提出了基于雙殘差超密集網(wǎng)絡（ Dual Residual Hyper- Densely Networks， DRHDNS）的多模態(tài)醫(yī)學圖像融合方法。 DRHDNS分為特征提取和特征融合兩部分。特征提取部分通過將超密集連接與殘差學習相結合，構造出雙殘差超密集塊，用于提取特征，其中超密集連接不僅發(fā)生在同一路徑的層之間，還發(fā)生在不同路徑的層之間，這種連接使特征提取更充分，細節(jié)信息更豐富，并且對源圖像進行了初步的特征融合。特征融合部分則進行最終的融合。通過實驗將其與另外6種圖像融合方法對4組腦部圖像進行了融合比較，并根據(jù)4種評價指標進行了客觀比較。結果顯示， DRHDNS在保留細節(jié)、對比度和清晰度等方面都有很好的表現(xiàn)，其融合圖像細節(jié)信息豐富并且清晰，便于疾病的診斷。
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