基于GNN的多模态医学图像分割算法分析  

Analysis of Multi Modal Medical Image Segmentation Algorithm Based on GNN

作　　者：杜盼盼 王敬如 DU Panpan;WANG Jingru(Zhengzhou Sias College,Henan 451100,China)

机构地区：[1]郑州西亚斯学院,河南451100

出　　处：《集成电路应用》2024年第7期341-343,共3页Application of IC

基　　金：基于GNN的多模态医学图像分割算法研究项目(2023-D056)。

摘　　要：阐述以图神经网络(GNN)为基础,探讨多模态医学图像分割算法。为解决图像复杂性和信息融合问题,以某医院的实际应用为例,提出一种多层次、多尺度的GNN模型,有效融合不同模态信息,显著提升分割准确性,从而为医学图像分析提供创新方法和可行的技术支持。This paper describes multimodal medical image segmentation algorithms based on graph neural networks(GNN).To solve the problems of image complexity and information fusion,taking the practical application of a case hospital as an example,it proposes a multi-level and multi-scale GNN model that effectively integrates different modal information,significantly improves segmentation accuracy,and provides innovative methods and feasible technical support for medical image analysis.

关 键 词：智能算法 GNN 多模态医学图像 图像分割 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程]