An Improved Hybrid Network With a Transformer Module for Medical Image Fusion

计算机科学 人工智能 编码器 变压器 像素 图像融合 模式识别(心理学) 计算机视觉 特征提取 数据挖掘 图像(数学) 量子力学 操作系统 物理 电压
作者
Yanyu Liu,Yongsheng Zang,Dongming Zhou,Jinde Cao,Rencan Nie,Ruichao Hou,Zhaisheng Ding,Jiatian Mei
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:27 (7): 3489-3500 被引量:16
标识
DOI:10.1109/jbhi.2023.3264819
摘要

Medical image fusion technology is an essential component of computer-aided diagnosis, which aims to extract useful cross-modality cues from raw signals to generate high-quality fused images. Many advanced methods focus on designing fusion rules, but there is still room for improvement in cross-modal information extraction. To this end, we propose a novel encoder-decoder architecture with three technical novelties. First, we divide the medical images into two attributes, namely pixel intensity distribution attributes and texture attributes, and thus design two self-reconstruction tasks to mine as many specific features as possible. Second, we propose a hybrid network combining a CNN and a transformer module to model both long-range and short-range dependencies. Moreover, we construct a self-adaptive weight fusion rule that automatically measures salient features. Extensive experiments on a public medical image dataset and other multimodal datasets show that the proposed method achieves satisfactory performance.
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