多模态医疗图像工作方向

1. 不同模态图像之间的转换

CT2MRI MRI2CT CT2PET

2.  分离软组织窗和骨窗

分离在X光胸片中重叠的各种组织

3. 图像增强

低剂量CT to 高剂量CT

低T MRI to 高T MRI

 

传统图像匹配方法

在大量成对的数据中寻找匹配的块，将对应的块整合起来，并通过图像融合的方法提高空间一致性。

深度学习方法

Pixel2Pixel

GAN

U-Net

多尺度处理：图像金字塔，针对分辨率大的图像

多域：Sinogram（正弦图）wavelet（小波域）