【摘 要】
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图像融合可以将同一场景的多幅图像所包含的信息整合为一张合成图像,在医学成像、数码摄影、遥感以及视频监控等领域有着非常广泛的应用.近年来,随着深度学习(Deep Learning,DL)在计算机视觉和图像处理问题上取得的巨大成功,人们提出了几种基于深度学习的图像融合算法,包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、卷积稀疏表示(Convolution Sparse Representation,CSR)等.笔者主要对 CNN 算法进行了整理,首先总结了传统图像融合研
【机 构】
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长春建筑学院,吉林长春 130604
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图像融合可以将同一场景的多幅图像所包含的信息整合为一张合成图像,在医学成像、数码摄影、遥感以及视频监控等领域有着非常广泛的应用.近年来,随着深度学习(Deep Learning,DL)在计算机视觉和图像处理问题上取得的巨大成功,人们提出了几种基于深度学习的图像融合算法,包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、卷积稀疏表示(Convolution Sparse Representation,CSR)等.笔者主要对 CNN 算法进行了整理,首先总结了传统图像融合研究中存在的主要问题,其次讨论了 CNN可以为解决这些问题所提供的优势,最后整理总结了基于CNN的图像融合算法的最新成果.
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目的 探讨尿激酶静脉溶栓与数字减影血管造影(DSA)引导下超选择性动脉溶栓的疗效及安全性. 方法 选取2015年7月～2020年5月我院收治的120例急性脑梗死患者为研究对象,随机分为研究组和对照组各60例.研究组行DSA检查后直接行尿激酶超选择性动脉溶栓,对照组行传统尿激酶静脉溶栓治疗.观察两组患者的疗效,比较两组患者溶栓前及溶栓后6、24 h和14 d后的神经功能缺损(NIHSS)评分,以及治疗前、治疗14 d的Barthel(BI)指数,并比较两组患者的出血发生率. 结果 研究组的治疗效果显著高于对
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