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多模态医学图像融合技术在临床诊断中具有重要意义。中国东部南北样带域的研究中,CT和磁共振成像(MRI)这两种互补的影像模态的融合尤为关键。
传统方法往往仅依赖单一源文件进行图像处理。而现代融合技术则采取了更先进的策略——通过轮廓转换实现两种模态的优势互补。CT扫描能清晰显示骨骼结构,而MRI则擅长呈现软组织细节。融合这两种图像时,算法会提取各自的轮廓特征,经过配准和转换后生成兼具结构精度和组织对比度的合成图像。
这种技术在样带域研究中展现出独特价值:既能保持不同模态的成像特性,又通过智能融合提升了诊断信息的完整性。未来随着深度学习的发展,基于特征级融合的多模态医学图像处理有望在精度和效率上实现更大突破。