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多模态医学图像融合旨在整合不同成像模态信息提升诊断准确性。当前方法在平衡模态特异性和共享特征上存在不足。研究人员提出 DMCMFuse 双相模型，实验表明其优于现有方法，能生成高质量融合图像，对医学图像分析和诊断意义重大。
在医学领域，精准诊断是有效治疗疾病的关键。多模态医学图像融合技术，就像是一位神奇的 “信息整合大师”，将来自不同成像模态（如 CT、MRI、PET、SPECT 和超声等）的图像数据整合起来，生成包含多种信息的复合图像，为医生提供更全面、准确的诊断依据。然而，这项技术在实际应用中却遇到了不小的挑战。
传统的多模态图像融合技术，像是用 “手工拼凑” 的方式处理图像。它们往往需要手动设计特征提取和融合策略，不仅过程复杂、耗时，而且在处理不同模态图像时，容易产生不理想的伪影或失真。想象一下，医生看着这些融合后的图像，就像透过一层模糊的玻璃看东西，难以看清细节，这无疑会影响诊断的准确性。
近年来，深度学习技术的兴起给多模态医学图像融合带来了新的希望。基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）和 Transformer，展现出了强大的能力。CNN 就像一个专注于局部细节的 “放大镜”，在图像特征提取方面有一定优势，但它的 “视野” 有限，难以捕捉全局信息，就好比只盯着一棵树，却看不到整片森林。Transformer 则像一个 “全局瞭望塔”，凭借自注意力机制，能够很好地捕捉长距离依赖关系，但随着数据量增加，计算复杂度大幅上升，而且在捕捉精细局部细节方面表现欠佳。
为了解决这些问题，来自吉林大学的研究人员开展了一项关于多模态医学图像融合的研究，提出了一种名为 DMCMFuse 的双相模型。该研究成果发表在《Displays》上，为多模态医学图像融合领域带来了新的突破。
研究人员在开展这项研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先，使用了基于状态空间模型（SSMs）的 Mamba 网络。SSMs 可以有效模拟序列数据中的长距离依赖关系，Mamba 网络在处理长距离依赖方面表现出色，计算效率高。其次，设计了 HAED 模块，用于在像素尺度上分解图像，在保留关键信息的同时过滤噪声。最后，构建了 MCFM 模块，通过整合空间扫描、空间交互和通道扫描，实现跨模态特征连接，增强全局和局部特征融合 。研究使用了来自哈佛医学网站的 1202 对多模态医学图像，涵盖 MRI-CT、MR/T1 - MR/T2、MRI-PET 和 MRI-SPECT 等多种融合任务，为研究提供了丰富的数据支持。
研究结果
- 图像分解阶段：研究人员利用 HAED 模块将多模态图像分解为粗尺度结构特征和细尺度纹理特征。在医学成像中，低频率结构特征通常代表跨模态的共享结构信息，而高频率纹理特征则捕捉模态特异性细节。通过这种分解方式，能够确保空间和通道的一致性，为后续的融合工作打下坚实基础。这就好比把一幅复杂的拼图先按照不同的类别分成小块，方便后续更准确地拼接。
- 融合阶段：首次将 Mamba 网络应用于医学图像融合，并设计了 MCFM 模块。该模块通过空间扫描、空间交互和通道扫描的多维交叉扫描方式，有效地结合了各个模态的特征，使融合后的图像能够更好地平衡纹理细节和全局结构，保留了丰富的互补信息。这一过程就像是让不同模态的图像 “互相交流”，各自分享自己的优势信息，最终形成一幅更完美的图像。
- 实验评估：研究人员使用多种评估指标对 DMCMFuse 模型进行了全面评估，并与当前最先进的方法进行对比。实验结果表明，DMCMFuse 在生成融合图像的质量上表现卓越，结构一致性更强，特征表示更丰富。无论是在捕捉软组织细节还是骨骼结构等方面，都展现出了明显的优势，能够为医生提供更准确、更有价值的诊断图像。
研究结论和讨论
DMCMFuse 模型的提出，为多模态医学图像融合提供了一种创新的解决方案。它有效地解决了现有方法在平衡模态特异性和共享特征方面的不足，通过独特的双相模型设计，实现了对多模态图像的高效分解和融合。在实际应用中，该模型能够生成高质量的融合图像，极大地提升了医学图像分析和诊断的准确性，为医生制定更精准的治疗方案提供了有力支持。这一研究成果不仅推动了多模态医学图像融合技术的发展，还为未来的医学研究和临床实践开辟了新的道路。随着技术的不断完善和发展，相信 DMCMFuse 模型将在医学领域发挥更大的作用，为人类的健康事业做出重要贡献。
