超容易出成果的方向：多模态医学图像处理！

本文主要是介绍超容易出成果的方向：多模态医学图像处理！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

哈喽朋友们，今天给大家推荐一个比较容易出成果的方向：多模态医学图像处理。

众所周知，多模态如今火的一塌糊涂，早就成了很多应用科学与AI结合的重要赛道，特别是在医学图像处理领域。由此提出的多模态医学图像处理融合了多种图像数据，能完美克服单一成像技术的局限性，给我们提供更全面、更准确的医学信息，显著提高诊断精度和治疗效率。

更牛的是，这种技术涵盖了从癌症诊断到神经科学研究等多个医学领域，可以说前景非常广阔，相关文章自然也就发的很多。

目前这方向应用广，细分的研究小方向也比较多，主流的有多模态医学图像分割、分类、合成、融合、特征提取等。我这边为了方便大家找思路找idea，根据这些细分小方向整理好了对应的最新论文，10篇基本都有代码，想发论文的朋友别错过呀。

论文原文+开源代码需要的同学看文末

图像分割

Multimodal Information Interaction for Medical Image Segmentation

方法：论文介绍了一种创新的多模态信息交叉Transformer（MicFormer），这是一种用于医学图像分割的多模态数据融合方法。MicFormer采用双流架构同时从每种模态中提取特征，并通过交叉Transformer查询一个模态的特征并从另一个模态检索相应的响应，以促进双模态特征之间的有效通信。

创新点：

提出了一种新颖的双流交叉网络MicFormer，由三个主要组件组成：U形并行特征网络、Swin Transformer和Cross Transformer。
提出了一种新颖的多模态Transformer模型MicFormer，用于处理多模态任务中的特征融合和匹配。通过利用双流模型，MicFormer能够从两种模态中充分抽象出特征。其中关键的创新是引入了可变形交叉注意模块，它提升了两种模态特征之间的查询和交流。

图像融合

MDC-RHT: Multi-Modal Medical Image Fusion via Multi-Dimensional Dynamic Convolution and Residual Hybrid Transformer

方法：本文提出了一种多模态医学图像融合方法，使用了多维动态卷积（MDC）和残差混合Transformer（RHT），命名为MDC-RHT。该方法采用MDC替代了传统的卷积计算，设计了一个RHT模块，可以有效提取全局特征并增强相邻窗口特征的直接交互。

创新点：

提出了一种多尺度融合网络，该网络结合了多维动态卷积和残差混合Transformer的特性。
MDC-RHT网络：该网络采用多维动态卷积（MDC）和残差混合Transformer（RHT）来实现多模态医学图像融合。MDC-RHT网络通过使用MDC进行卷积计算，有效捕捉全局特征和局部细节。同时，设计了RHT模块，结合通道注意力和基于窗口的自注意机制，实现了有效的特征交互。

图像分类

Split Learning of Multi-Modal Medical Image Classification

方法：论文提出了基于SplitFusionNet的多模态和多标签皮肤病变分类的机器学习框架，通过将DNN模型分割为客户端和服务器端，并利用互联网基于套接字编程进行特征和梯度的传输来提高计算资源的利用效率，同时保护数据隐私。

创新点：

引入了SplitFusionNet框架，该框架基于u-shape split learning范例，实现了多模态和多标签皮肤病变分类。
提出了一个基于分割学习的ML框架，通过将DNN模型分为客户端和服务器层，实现了在强大服务器上的计算密集型中间层训练，而不需要共享原始数据。同时，通过实现特征和梯度的无损压缩/解压缩机制，本文解决了通信速度的瓶颈问题。