DEMF模型赋能多模态图像融合，助力肺癌高效分类
目录
论文创新点
实验设计
1. 可视化的研究设计
2. 样本选取和数据处理
3. 集成分类模型
4. 实验结果
5. 可视化结果
图表总结
可视化知识图谱
在肺癌早期筛查中，计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET）作为两种关键的影像学手段，分别提供了丰富的解剖结构信息和代谢活动信息。然而，单一模态的影像数据在诊断精准度上往往存在瓶颈，难以全面揭示病变特征。因此，如何将多模态影像数据有机融合，以提升诊断效能，已成为当前研究的热点与难点。
近年来的研究成果表明，PET与CT影像的联合应用能够显著增强肺癌诊断的准确性。但在实际操作中，由于高质量多模态数据的稀缺性以及融合过程的复杂性，这一技术路径仍面临诸多挑战。针对这些问题，本文给大家介绍一种深度集成多模态融合网络（DEMF）。该网络巧妙地融合了主成分分析（PCA）和自动编码器（Autoencoder）两种技术，旨在通过高效的图像融合策略，在有限的数据资源下，进一步提升诊断效率与准确性，为肺癌早期诊断提供更有力的技术支持。
论文创新点
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提出了一种新的深度集成