换一批基于掩码建模技术的3D多模态脑影像重建算法研究
3D multimodal brain image reconstruction algorithm based masked modeling technology
摘要针对 3D脑影像数据中空间信息复杂,难以提取有效特征的问题,本研究基于掩码图像建模技术提出了一种 3D多模态脑影像重建算法 3MbiRMA.该算法采用双分支结构提取弥散张量成像(DTI)和磁共振成像(MRI)的特征,再通过特征解耦融合多模态特征,进而基于解码器实现影像重建.此外,本研究使用的掩码策略及压缩-空间注意力机制不仅能显著降低信息冗余,增强特征有效性,还能有效降低计算复杂度.在BeijingEN和ADNI数据集上的实验结果表明,3MbiRMA算法的计算复杂度仅为经典掩码自编码器(MAE)模型的 1/4,与经典 3D重建算法(3D UNet、VNet)相比,计算复杂度也显著降低.本研究算法能显著提升重建性能,可为脑影像重建研究提供技术支持.
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关键词
图像重建多模态掩码图像建模特征提取3D脑影像Image reconstructionMultimodalMask image modelingFeature extraction3D brain imaging
栏目名称
DOI
10.19529/j.cnki.1672-6278.2025.03.03
发布时间
2025-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（62372280）；
国家自然科学基金（62402297）；
山东省自然科学基金（2024MF139）；
山东省自然科学基金（2023QF094）；
青岛市科技惠民示范专项（23-2-8-smjk-2-nsh）；
齐鲁健康与卫生领军人才计划项目； 山东省青年科技人才托举工程； 山东中医药大学科学研究基金重点项目
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