論文の概要: An Attention-based Multi-Scale Feature Learning Network for Multimodal Medical Image Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04661v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 04:19:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 15:02:00.648023
• Title: An Attention-based Multi-Scale Feature Learning Network for Multimodal Medical Image Fusion
• Title（参考訳）: マルチモーダル医用画像融合のための注意型マルチスケール特徴学習ネットワーク
• Authors: Meng Zhou, Xiaolan Xu, Yuxuan Zhang
• Abstract要約: マルチモーダル医療画像は、医師が診断する患者についての豊富な情報を提供する可能性がある。 画像融合技術は、マルチモーダル画像からの補完情報を単一の画像に合成することができる。 医用画像融合タスクのための新しいDilated Residual Attention Networkを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.415389503712596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical images play an important role in clinical applications. Multimodal medical images could provide rich information about patients for physicians to diagnose. The image fusion technique is able to synthesize complementary information from multimodal images into a single image. This technique will prevent radiologists switch back and forth between different images and save lots of time in the diagnostic process. In this paper, we introduce a novel Dilated Residual Attention Network for the medical image fusion task. Our network is capable to extract multi-scale deep semantic features. Furthermore, we propose a novel fixed fusion strategy termed Softmax-based weighted strategy based on the Softmax weights and matrix nuclear norm. Extensive experiments show our proposed network and fusion strategy exceed the state-of-the-art performance compared with reference image fusion methods on four commonly used fusion metrics.
• Abstract（参考訳）: 医療画像は臨床応用において重要な役割を果たす。 マルチモーダル医療画像は、医師が診断する患者についての豊富な情報を提供する。 画像融合技術は、マルチモーダル画像からの補完情報を単一の画像に合成することができる。 この技術は、放射線学者が異なる画像の切り替えを防ぎ、診断過程において多くの時間を節約します。 本稿では,医用画像融合タスクのためのDilated Residual Attention Networkを提案する。 我々のネットワークは、マルチスケールの深いセマンティックな特徴を抽出できる。 さらに,ソフトマックス重みとマトリックス核規範に基づくソフトマックス重み付き戦略と呼ばれる新しい固定核融合戦略を提案する。 提案したネットワークと融合戦略は,4つの一般的な融合指標の参照画像融合法と比較して,最先端の性能を上回っている。

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