一种结合Mamba与频域增强的多模态医学图像融合方法

本发明提供了一种结合Mamba与频域增强的多模态医学图像融合方法，通过逐阶段提取模态内上下文信息并引导跨模态交互，融合MRI与SPECT图像，生成多尺度融合特征图。该方法包括四个主要步骤：获取MRI和SPECT图像；通过融合编码器结构进行特征提取和跨模态交互；编码器输出特征图输入至融合解码器，通过跳跃连接进行逐层重建与融合；最终融合特征图通过输出模块进行处理，利用注意力机制与通道增强策略，生成合成医学图像。本发明能够在多模态医学图像融合中有效增强解剖结构与功能代谢信息的协同表达，提高图像融合的清晰度与准确性，尤其在低信噪比或分辨率不一致的情况下表现出色。