Singh, R. & Khare, A. 冗長離散ウェーブレット変換ベースの医用画像融合。で 信号処理とインテリジェント認識システムの進歩 505–515 (Springer、2014)。 https://doi.org/10.1007/978-3-319-04960-1_44。
Google スカラー
Bhatnagar, G.、Wu, QJ & Liu, Z. 新しいコントラストベースのマルチモーダル医用画像融合フレームワーク。 ニューロコンピューティング 157、143–152。 （2015年）。
Google スカラー
スイス州ビンドゥおよびカンザス州プラサド 自動領域セグメンテーションと分散ベースのマルチモーダル医用画像融合。で 認知科学と健康バイオインフォマティクス 57–63 (スプリンガー、2018)。
Google スカラー
Pohl, C. および Nazirun, NN 心臓血管アプリケーションにおけるタミン SS のマルチモーダル医用画像融合。で 医用画像技術 91–109 (Springer、2015)。 https://doi.org/10.1007/978-981-287-540-2_4。
Google スカラー
Wu, D.、Yang, A.、Zhu, L.、Zhang, C. マルチセンサー画像融合に関する調査。参加: ライフシステムモデリングとシミュレーションに関する国際会議および持続可能なエネルギーと環境のためのインテリジェントコンピューティングに関する国際会議。 （シュプリンガー、ベルリン）、358–367。 （2014年）。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-45283-7_37
Kaur, N.、Bahl, M.、Kaur, H. ウェーブレットとカーブレット変換を使用した画像融合 (IJCSIT) に関するレビューを紹介します。 内部。 J.コンプ。科学。情報テクノロジー。 5 (2)、2467–2470 (2014)。
Google スカラー
AL daCunha、ミネソタ州 Zhou、ミネソタ州 Do 非サブサンプリング等高線変換: 理論、設計、およびアプリケーション。 IEEEトランス。画像処理。 15 (10)、3089–3101 (2006)。
Google スカラー
Rockinger, O. (Fechner 編) ピクセルレベルの画像融合: 画像シーケンスの場合。 Proc SPIE 3374 378–388 (1998)。
Google スカラー
Petrovic、VS および Xydeas、CS グラデーションベースの多重解像度画像の融合。 IEEEトランス。画像処理。 13 (2)、228–237 (2004)。
Google スカラー
Li, W.、Lin, Q.、Wang, K. & Cai, K. ファジー エントロピーと非サブサンプリング コンターレット変換を使用した医療画像融合法の改良。 内部。 J. イメージング システム。テクノロジー。 31 (1)、204–214 (2021)。
Google スカラー
Li, X.、Zhou, F.、Tan, H.、Zhang, W. & Zhao, C. ジョイントバイラテラルフィルターと局所勾配エネルギーに基づくマルチモーダル医用画像融合。 情報科学。 569、302–325 (2021)。
Google スカラー
Wang, S. & Shen, Y. NSCT ドメインで導かれた顕著性に基づくマルチモーダル画像融合。 IET画像処理 14 (13)、3188–3201 (2020)。
Google スカラー
Zhu, Z.、Zheng, M.、Qi, G.、Di Wang & Xiang, Y. NSCT 領域における位相一致性と局所ラプラシアン エネルギーに基づくマルチモダリティ医用画像融合法。 IEEE アクセス。 7、20811–20824 (2019)。
Google スカラー
Li, Q.、Wang, W.、Chen, G.、Zhao, D. セグメント グラフ フィルターとスパース表現を使用した医療画像の融合。 計算します。バイオル。医学。 131、104239（2021）。
Google スカラー
Guihong, Q.、Buya, Z.、Pingfish, Y. ウェーブレット変換方式による医療パフォーマンス。 オプション。急行。 9、184–190 (2001)。
Google スカラー
Yang, L.、Guo, BL & Ni, W. コンターレット変換のマルチスケール幾何学的解析に基づくマルチモダリティ医療画像融合。 ニューロコンピューティング 72、203–211 (2008)。
Google スカラー
Xingbin Liu, W. & Mei Huiqian:「画像融合分解フレームワークと非サブサンプリング シャーレット変換に基づくマルチモダリティ医療画像融合」。 2018年。
AP通信ジェームズ、BVダサラシー：「医療画像融合:最先端技術の調査」、Inf （フュージョン、2014）。
Qu, X.、Yan, J.、Xiao, H. & Zhu, Z. 非サブサンプリングコンターレット変換ドメインにおける空間周波数駆動パルス結合ニューラル ネットワークに基づく画像融合アルゴリズム。 アクタ オートマティカ シニカ。 34 (12)、1508–1514 (2008)。
Google スカラー
Li, X. & Zhao, J. 新しいマルチモーダル医用画像融合アルゴリズム。 J.アンビエント・インテル。ヒューマニズ。アカウント 12 (2)、1995 ～ 2002 年 (2021)。
Google スカラー
Babu, BS および Narayana, MV 深層学習による海洋捕食者アルゴリズムベースのカスケード最適 DTCWT および NSST との 2 段階マルチモーダル医用画像の融合。 バイオメッド。信号プロセス。コントロール。 85、104921 (2023)。
Google スカラー
Zhang, J.、Yu, K.、Wen, Z.、Qi, X.、Paul, AK 深層学習ベースのインテリジェント システムを使用したモーション ブラー画像の 3D 再構成。 CMC コンピューター メーター。継続。 66 (2)、2087–2104 (2021)。
Google スカラー
Fu、J.ら。 SMRFnet: グレースケールおよび擬似カラー医用画像融合用の顕著性マルチスケール残差融合ネットワーク。 バイオメッド。信号プロセス。コントロール。 100、107050 (2025)。
Google スカラー
Liu、Q.ら。インテリジェント交通システムにおける効率的な救急車サービスのための、輪郭維持ベースの画像適応。 IEEE アクセス。 8、12644–12654 (2020)。
Google スカラー
ウェイ、L.ら。マルチモーダル医用画像融合を強化するためのピクセルレベルの構造認識。 バイオメッド。信号プロセス。コントロール。 97、106694 (2024)。
Google スカラー
Zhu, H.、Gowen, A.、Feng, H.、Yu, K. & Xu, JL 食品のピクセルワイズ分類のための近赤外ハイパースペクトル画像のディープスペクトル空間特徴。 センサー 20 (18)、5322 (2020)。
Google スカラー
カウル、H.ら。顕著性検出による 2 スケール画像分解を利用したマルチモーダル医用画像融合。 カー。医学。イメージング 20(1)、e15734056260083 (2024)。
Google スカラー
Wang, G.、Li, W.、Gao, X.、Xiao, B. & Du, J. マルチチャネル結合ニューラル P システムとスペクトル総変動領域の最大クラウド モデルに基づくマルチモーダル医用画像融合。 ニューロコンピューティング 480、61–75 (2022)。
Google スカラー
Goyal, S.、Singh, V.、Rani, A. & Yadav, N. > と FOTGV を使用した NSCT ドメインのマルチモーダル画像融合とノイズ除去。 バイオメッド。信号プロセス。コントロール。 71、103214 (2022)。
Google スカラー
Duan, J.、Chen, L.、Philip Chen, CL 強化された線形スペクトル クラスタリングと高速深度マップ推定によるマルチフォーカス画像融合。 ニューロコンピューティング 318、43–54 (2018)。
Google スカラー
ヴィジェンドラン、AS & ラマサミー、K. クラスタリングベースの深層学習アルゴリズムを使用したマルチモーダル脳画像の最適なセグメンテーションと融合 Vol. 27、p.100691 (センサー、2023)。
Singh, P. & Bose, SS あいまいな集合理論に基づくあいまいな D 平均融合クラスタリング アルゴリズム: 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の CT スキャン画像のクラスタリングにおける特別なアプリケーション。 知識ベースのシステム 231、107432（2021）。
Google スカラー
Arora, P.、Mehta, R.、Ahuja, R. マルチモーダル医用画像登録のためのカーネル主成分分析を利用したメタヒューリスティック アプローチの統合。 クラスターコンピューティング。、 27(5)、1–24 (2024)。
Zhang, H.、Zuo, X.、Zhou, H.、Lu, T. & Ma, J. 視覚的意味論的一貫性に基づく 3D マルチモーダル医用画像融合のための堅牢な相互強化フレームワーク。 手順AAAI会議アーティストインテル 38(7)、7087–7095 (2024)。
Google スカラー
マルチモーダル医療画像データセット。以下で入手可能です: https://github.com/ashna111/multimodal-image-fusion-to-detect-brain-tumors/tree/master/dataset。 (アクセス日: 2024 年 12 月 26 日)。
Liang, N. ディープ ニューラル ネットワークと医療画像の融合。 科学。議員 14 (1)、7972 (2024)。
Google スカラー
Luo, F.、Wu, D.、Pino, LR & Ding, W. エッジ強調機能とクロススケール トランスフォーマーを備えた新しいマルチモデル医用画像融合フレームワーク。 科学。議員 15 (1)、11657 (2025)。
Google スカラー
ディン、PH MIF-BTF-MRN: バイラテラル テクスチャ フィルターに基づく医療画像融合と ResNet-101 ネットワークによる転移学習。 バイオメッド。信号プロセス。コントロール。 100、106976 (2025)。
Google スカラー
Do、OC、Luong、CM、Dinh、PH、Tran、GS VGG19 による最適化と転移学習に基づく医療画像融合への効率的なアプローチ。 バイオメッド。信号プロセス。コントロール。 87、105370 (2024)。
Google スカラー
ディン、PH およびザン、ニューラルネットワーク 転移学習技術と結合ニューラル P システムに基づく医療画像の融合。 ニューラルコンピューティング。応用 36 (8)、4325–4347 (2024)。
Google スカラー
Dinh、PH、Vu、VH、Giang、NL 改良された拡張ガウス差分と Coati 最適化アルゴリズムを組み合わせた医療画像融合への新しいアプローチ。 バイオメッド。信号プロセス。コントロール。 93、106175 (2024)。
Google スカラー
Dinh、PH 医用画像融合のための局所エネルギー関数とそのバリエーションを使用した新しいアプローチ。 画像科学。 J. 71 (7)、660–676 (2023)。
Google スカラー
Dinh、PH 医用画像融合のための動的閾値ニューラル P システムとスペクトル総変動の組み合わせ。 バイオメッド。信号プロセス。コントロール。 80、104343 (2023)。
Google スカラー
Dinh、PH 高度な分解および最適化手法により医療画像の融合を強化します。 デジタル信号。処理、 165、105315。(2025)。
Dinh、PH 医療画像融合のためのバッタ最適化アルゴリズムに基づく新しいアプローチ。 エキスパートシステム。応用 171、114576（2021）。
Google スカラー
#NSCT領域における方向性トータルバリエーションベースの線形スペクトルクラスタリングを用いたマルチモダリティ医用画像融合