GeSeNet: A General Semantic-Guided Network With Couple Mask Ensemble for Medical Image Fusion

计算机科学 图像融合 Boosting(机器学习) 人工智能 GSM演进的增强数据速率 计算 图像(数学) 计算机视觉 算法
作者
Jiawei Li,Jinyuan Liu,Shihua Zhou,Qiang Zhang,Nikola Kasabov
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:35 (11): 16248-16261 被引量:19
标识
DOI:10.1109/tnnls.2023.3293274
摘要

At present, multimodal medical image fusion technology has become an essential means for researchers and doctors to predict diseases and study pathology. Nevertheless, how to reserve more unique features from different modal source images on the premise of ensuring time efficiency is a tricky problem. To handle this issue, we propose a flexible semantic-guided architecture with a mask-optimized framework in an end-to-end manner, termed as GeSeNet. Specifically, a region mask module is devised to deepen the learning of important information while pruning redundant computation for reducing the runtime. An edge enhancement module and a global refinement module are presented to modify the extracted features for boosting the edge textures and adjusting overall visual performance. In addition, we introduce a semantic module that is cascaded with the proposed fusion network to deliver semantic information into our generated results. Sufficient qualitative and quantitative comparative experiments (i.e., MRI-CT, MRI-PET, and MRI-SPECT) are deployed between our proposed method and ten state-of-the-art methods, which shows our generated images lead the way. Moreover, we also conduct operational efficiency comparisons and ablation experiments to prove that our proposed method can perform excellently in the field of multimodal medical image fusion. The code is available at https://github.com/lok-18/GeSeNet.
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