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針對基于殘差網絡和密集網絡的圖像融合方法存在網絡中間層的部分有用信息丟失和融合圖像細節不清晰的問題，提出了基于雙殘差超密集網絡（ Dual Residual Hyper- Densely Networks， DRHDNS）的多模態醫學圖像融合方法。 DRHDNS分為特征提取和特征融合兩部分。特征提取部分通過將超密集連接與殘差學習相結合，構造出雙殘差超密集塊，用于提取特征，其中超密集連接不僅發生在同一路徑的層之間，還發生在不同路徑的層之間，這種連接使特征提取更充分，細節信息更豐富，并且對源圖像進行了初步的特征融合。特征融合部分則進行最終的融合。通過實驗將其與另外6種圖像融合方法對4組腦部圖像進行了融合比較，并根據4種評價指標進行了客觀比較。結果顯示， DRHDNS在保留細節、對比度和清晰度等方面都有很好的表現，其融合圖像細節信息豐富并且清晰，便于疾病的診斷。
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