MICCAI2023中的多模态方面论文

该博客整理了一系列多模态医学影像相关的研究,涉及阿尔茨海默病诊断、脑肿瘤分割、肺部结节分类等多个医学场景,运用了深度学习方法,如注意力机制、对比学习、扩散模型等,为医学影像分析提供了多种技术思路。

筛选整理出来,开始阅读,后面补上阅读笔记

  1. Attentive Deep Canonical Correlation Analysis for Diagnosing Alzheimer’s Disease Using Multimodal Imaging Genetics
  2. Bidirectional Mapping with Contrastive Learning on Multimodal Neuroimaging Data
  3. CoLa-Diff: Conditional Latent Diffusion Model for Multi-Modal MRI Synthesis
  4. DBTrans: A Dual-Branch Vision Transformer for Multi-modal Brain Tumor Segmentation
  5. Gene-induced Multimodal Pre-training for Image-omic Classification
  6. H-DenseFormer: An Efficient Hybrid Densely Connected Transformer for Multimodal Tumor Segmentation
  7. Incomplete Multimodal Learning for Visual Acuity Prediction after Cataract Surgery Using Masked Self-Attention
  8. Ischemic stroke segmentation from a
多模态图像融合是近年来在计算机视觉、遥感、医学成像等领域迅速发展的研究方向。它旨在将来自不同传感器或不同成像方式的数据进行有效整合,以提升图像信息的完整性、准确性和可解释性。随着深度学习技术的广泛应用,多模态图像融合方法也经历了从传统基于规则和变换的方法向端到端学习模型的转变。 在遥感领域,多模态数据融合涉及多种数据源,如光学图像、合成孔径雷达(SAR)、光检测与测距(LiDAR)、地理空间大数据等。这些数据在时间、空间和光谱维度上具有异质性,因此融合过程需要考虑不同模态之间的对齐、特征提取和语义一致性。近年来的研究趋势表明,深度学习方法能够通过端到端训练,自动学习跨模态的映射关系,从而在融合效果和鲁棒性方面优于传统方法[^1]。 在医学图像处理中,多模态图像融合同样具有重要意义。例如,CT与MRI图像的融合可以提供更全面的解剖和功能信息。基于卷积神经网络(CNN)的方法被广泛用于构建图像融合框架,如IFCNN(基于CNN的通用图像融合框架)、基于NSCT(非下采样轮廓波变换)和CNN的融合方法、以及结合多目标优化和深度学习的融合模型。此外,生成对抗网络(GAN)也被引入到多模态医学图像融合中,以增强融合图像的视觉质量和结构保留能力[^3]。 当前的研究热点包括: - 多尺度特征融合:利用多尺度残差金字塔注意网络(MSRPAN)等结构,实现对图像不同尺度特征的有效整合。 - 无监督与自监督学习:减少对标注数据的依赖,提升模型在实际应用中的泛化能力。 - 注意机制:通过注意力网络选择性地强调重要特征,抑制噪声和冗余信息。 - 实时融合算法:满足工业检测、自动驾驶等对实时性要求较高的应用场景。 对于希望查找最新研究成果的读者,建议查阅近年来在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing、Medical Image Analysis、Pattern Recognition、Neurocomputing 等期刊,以及CVPR、ICCV、ECCV、MICCAI等顶级会议中发表的相关论文。 ```python # 示例:使用PyTorch构建简单的CNN图像融合模型 import torch import torch.nn as nn class SimpleFusionNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleFusionNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(2, 16, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 1, kernel_size=3, padding=1) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x1, x2): x = torch.cat((x1, x2), dim=1) x = self.relu(self.conv1(x)) x = self.conv2(x) return x ```
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