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此外，我们在数据集上使用 nnFormer 进行涉及单模态和多模态场景的实验提供了进一步的证据，表明将 MRI 数据纳入 CT 分割过程显着提高了 CT 分割的准确性。这是通过计算F特征区域内的特征与F特征库内的特征之间的相关性来实现的。随后，我们将Softmax计算应用于相关性图，表示为Attn，它为在F特征库中可能难以捕获但在F特征区域中更容易识别的特征分配更高的权重。肺动脉、心肌和主动脉。当前的大多数方法侧重于多模态特征的集成，而忽略了不同模态特征之间的相关性和一致性，导致包含了潜在的无关信息。

代码：https: //github.com/GuangYuanKK/McASSR摘要---最近，几种方法探索了多对比度磁共振成像（MRI）超分辨率（SR）的潜力，并获得了优于单对比度SR方法的结果。然而，现有的方法仍然有两个缺点：（1）它们只能解决固定的整数上采样尺度，如2×、3×和4×，这需要在临床上为每个上采样尺度分别训练和存储相应的模型。（2） 由于它们采用方形窗口（例如8×8）变压器网络架构，因此不同窗口之间缺乏直接交互，这导致对长期依赖关系的建模不足。此外，

数据处理与任务统一：对高分辨率参考图像和未对齐低分辨率目标图像进行处理，通过标签校正模块将两者坐标对齐，统一描述 CMS 和 MCSR 任务，利用结构差异图衡量任务中的挑战区域。网络架构构建：建立基础网络估计结构差异图，在此基础上发展 SR 分支。SR 分支利用可变形卷积处理目标图像与参考图像的空间不对齐问题，通过正则化跨模态特征相关性表征结构差异，并采用增量调制方案引导独特结构的生成。差异投影判别器。

由于 WSIs 分辨率极高，超出了卷积神经网络（CNNs）的处理能力，所以采用将每个 WSI 中的组织区域分割成不重叠的图像块的策略，这些图像块在 20 倍放大下，分辨率为 256×256。患者分组：根据患者的真实生存时间，将所有患者划分为r个相等的组，假定同一组内的患者具有相似的风险特征。由于输入模态的高维度，从每个患者身上学习到的多模态交互，如现有方法[29]、[32]、[33]所做的那样，可能会过度拟合与任务无关的信息，导致泛化和辨别能力降低。：在多模态整合中，不同知识成分的重要性不同，

磁共振成像（MRI）是一种广泛使用的医学成像技术，已成为诊断各种疾病和可视化人体内部结构和组织的重要工具。MRI重建和超分辨率是两种可以提高图像质量和加速成像过程的技术。然而，目前的方法独立执行这些任务，没有考虑它们之间的相关性。此外，多对比度SR方法通常将不同对比度的特征连接起来，而不考虑它们的相关性。在这篇论文中，我们提出了一种新的交叉对比互融合网络（CMF-Net），通过在两个任务之间实现特征表示的相互传播来执行联合MRI重建和超分辨率。

我们观察到，当更多的图像从无噪声过渡到有噪声时，类内样本之间的互信息会增加，这会导致对数据增强参数的保守预测。图7显示，随着噪声图像数量的增加，我们的方法带来的好处会变小。：有了每个像素的特征描述符后，就可以结合图像信息熵和对比损失的分析结果，将像素划分到低信息、中等信息和高信息类别中。比如在图像的边缘区域，像素的变化往往比较明显，无监督检测器能识别出这些边缘像素的独特特征，像梯度的方向和大小等。辅助分析：图中展示的示例图像，通过无监督检测器来分析像素的相关特征，帮助确定每个像素所属的类别。

方法：研究提出了一种多模态MRI图像融合方法，通过引入基于信息熵的特征信息测量块、融合块和新损失函数，旨在增强图像的纹理信息和结构清晰度，并通过跨模态学习与信息增强技术实现不同模态下肿瘤特征的显著呈现。

在计算病理学中准确诊断癌症亚型是癌症个性化治疗的重要任务。最近的研究表明，多模态数据（如全载玻片图像（WSI）和多组学数据）的组合可以实现更准确的诊断。然而，由于多模式数据之间的异质性，以及多模式患者数据不足导致的性能下降，稳健的癌症诊断仍然具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一种新的具有在线数据增强（ODA）的多模式共同注意融合网络（MCFN），用于癌症亚型分类。具体而言，提出了一种多模态相互引导共同注意（MMC）模块，以有效地执行密集的多模态交互。它使多模态数据能够在集成过程中相互指导和校准，以。

光声断层扫描（PAT）和磁共振成像（MRI）是两种广泛应用于临床前研究的先进成像技术。PAT具有高光学对比度和深成像范围，但软组织对比度较差，而MRI提供良好的软组织信息，但时间分辨率较差。尽管最近在使用预对齐多模态数据的医学图像融合方面取得了进展，但由于图像未对齐和空间失真，PAT-MRI 图像融合仍然具有挑战性。为了解决这些问题，我们提出了一种名为 PAMRFuse 的无监督多阶段深度学习框架，用于未对齐的 PAT 和 MRI 图像融合。PAMRFuse 包括一个。