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龙图腾网恭喜兰州交通大学申请的专利一种基于交叉神经网络和ECA-S的多模态医学图像融合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116664467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310677578.X，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于交叉神经网络和ECA-S的多模态医学图像融合方法是由邸敬;郭文庆;梁婵;廉敬;刘冀钊;杨燕;任莉设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交叉神经网络和ECA-S的多模态医学图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于交叉神经网络和ECA‑S的多模态医学图像融合方法，属于医学图像分析领域，该方法在融合网络模型中以两种单模态医学图像作为输入，通过结构功能模块和功能结构模块交叉提取图像特征信息，能够实现结构信息和功能信息之间的交互，从而很好地提取医学图像的纹理细节信息，将提取的特征信息采用ECA‑S注意力机制通过不断调整结构信息和功能信息权重来融合图像，在分解网络模型中，由残差网络组成的分解网络迫使融合图像包含更丰富的信息。本发明采用交叉网络、改进注意力机制和分解网络的结合实现多模态医学图像融合，融合后的图像纹理细节和对比度处理更为细致，算法复杂度更低，实现了已有方法的优化和已有技术的升级。

本发明授权一种基于交叉神经网络和ECA-S的多模态医学图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉神经网络和ECA-S的多模态医学图像融合方法，其特征在于，具体步骤为：S1:利用融合网络模型中的GRFEB和RGFEB提取图像浅层特征信息，其中，GRFEB包括一个核为5×5的卷积和Mish作为激活函数层的低级特征提取块以及三个结构引导功能块组成表示为G-R块，RGFEB也由低级特征提取块和三个功能引导结构块组成表示为R-G块；G-R块和R-G块上设计了多个交叉连接，以实现GRFEB和RGFEB之间更充分的信息交互；S2:将交叉网络模块中第三个G-R块和第三R-G块的输出在通道维度上级联并馈送到核为1×1大小的卷积和LReLU作为激活函数进行特征提取；S3:将提取到的特征信息通过ECA-S注意力机制同时从空间和通道两方面聚焦显著信息；S4:将交叉特征与核为1×1的卷积特征经过ECA-S注意力机制进行融合，得到融合图像；S5:将融合结果再通过分解网络模型，由残差网络组成的分解网络迫使融合图像包含更丰富的信息。

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