Biomedical Signal Processing and Control, Год журнала: 2024, Номер 103, С. 107357 - 107357
Опубликована: Дек. 28, 2024
Язык: Английский
Biomedical Signal Processing and Control, Год журнала: 2024, Номер 103, С. 107357 - 107357
Опубликована: Дек. 28, 2024
Язык: Английский
Pattern Recognition, Год журнала: 2024, Номер 156, С. 110822 - 110822
Опубликована: Июль 31, 2024
Язык: Английский
Процитировано
10Information Fusion, Год журнала: 2024, Номер 114, С. 102666 - 102666
Опубликована: Сен. 4, 2024
Язык: Английский
Процитировано
9Information Processing & Management, Год журнала: 2025, Номер 62(4), С. 104130 - 104130
Опубликована: Март 23, 2025
Язык: Английский
Процитировано
1Scientific Reports, Год журнала: 2024, Номер 14(1)
Опубликована: Июль 30, 2024
Abstract Medical imaging is indispensable for accurate diagnosis and effective treatment, with modalities like MRI CT providing diverse yet complementary information. Traditional image fusion methods, while essential in consolidating information from multiple modalities, often suffer poor quality loss of crucial details due to inadequate handling semantic limited feature extraction capabilities. This paper introduces a novel medical technique leveraging unsupervised segmentation enhance the understanding process. The proposed method, named DUSMIF, employs multi-branch, multi-scale deep learning architecture that integrates advanced attention mechanisms refine processes. An innovative approach utilizes extract introduced, which then integrated into not only enhances relevance fused images but also improves overall quality. proposes sophisticated network structure extracts fuses features at scales across branches. designed capture comprehensive range contextual information, significantly improving outcomes. Multiple are incorporated selectively emphasize important integrate them effectively different scales. ensures maintain high detail fidelity. A joint function combining content loss, structural similarity formulated. guides preserving brightness texture closely resembles source both structure. method demonstrates superior performance over existing techniques objective assessments subjective evaluations, confirming its effectiveness enhancing diagnostic utility images.
Язык: Английский
Процитировано
4Multimedia Systems, Год журнала: 2025, Номер 31(2)
Опубликована: Фев. 7, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Medical & Biological Engineering & Computing, Год журнала: 2025, Номер unknown
Опубликована: Фев. 11, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Ultrasound in Medicine & Biology, Год журнала: 2025, Номер unknown
Опубликована: Фев. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Information Fusion, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 103031 - 103031
Опубликована: Фев. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Neural Networks, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 107396 - 107396
Опубликована: Март 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Applied Soft Computing, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 113052 - 113052
Опубликована: Март 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0