《MICCAI2019》Learning Cross-Modal Deep Representations for Multi-Modal MR Image Segmentation
傳統CNN的多模態MR圖像分析通常是一層或者多層的簡單融合（通過簡單的求和或者拼接） 針對上述問題，本文的創新點： 在監督的情況下進行圖像的融合，即根據不同模式的信息來進行特徵選擇 具體步驟：挑選不同模式中對預測結果貢獻程度最大的作爲主模式，並且以此監督其他模式下的信息選擇 背景1： 醫學圖像分析領域： 單模態： 基於卷積神經網絡： 1.R-CNN（像素級的給分類任務，通過滑動窗口對每個像素進行分
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