CN119445303A 一种用于皮肤病诊断的多模态图像融合方法及系统 （山东大学齐鲁医院）_第1页
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一种用于皮肤病诊断的多模态图像融合方本发明公开了一种用于皮肤病诊断的多模多模态图像融合方法及系统，融合各技术的优23.一种如权利要求1_2所述的一种用于皮肤病诊断的多模态图像融合系统的使用方S4、在特征提取后的多模态卷积神经网络的融合层中4.根据权利要求3所述的一种用于皮肤病诊断的多模态图像融合系统的使用方法，其尺度归一化单元通过线性插值缩放将不同模态的图5.根据权利要求4所述的一种用于皮肤病诊断的多模态图像融合系统的使用方法，其3concat是拼接后的多模态特征图；s为生成的空间注意力图，Sigmoid为在空间维度上对各个特征的权重，是fs=Asf其中，z为通过全局平均池化后的特征向量，每个值表示一个通道的全局信息，c为通道注意力权重，用于调整每个通道的重要性融合特征向量生成，结合空间注意力和通道注意力后的特征向6.根据权利要求5所述的一种用于皮肤病诊断的多模态图像融合系统的使用方法，其4k56别是参考图像I1和待配准图像I2的边缘概率分布i为参考图像I1中的某个像素的灰度值[0022]尺度归一化单元通过线性插值缩放将不同模态的图像调整到统一的尺寸和分辨7[0036]其中，z为通过全局平均池化后的特征向量，每个值表示一个通道的全局信息，[0039]fc=ac因fc[0041]融合特征向量生成，结合空间注意力和通道注意力后的入的融合特征向量划分为多个图像补丁，然后通过自注意力机制和Transformer编码器进]；8[0059]图1是本发明一种用于皮肤病诊断的多模态图像融合方法及系统实施例的系统流[0060]图2是本发明一种用于皮肤病诊断的多模态图像融合方法及系统实施例的多模态[0061]图3是本发明一种用于皮肤病诊断的多模态图像融合方法及系统实施例的注意力[0062]图4是本发明一种用于皮肤病诊断的多模态图像融合方法及系统实施例的ViT模9[0078]尺度归一化单元通过线性插值缩放将不同模态的图像调整到统一的尺寸和分辨[0084]每种模态的卷积神经网络分支独立进行特征提取，生成各自的深度特征向量fi[0097]其中，z为通过全局平均池化后的特征向量，每个值表示一个通道的全局信息，[0100]fc=ac因fc[0102]融合特征向量生成，结合空间注意力和通道注意力后的]；[0120]最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术

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