利用深度学习神经网络（如CNN）对图像进行降噪和伪影去除。 采用模糊逻辑与多尺度分解算法，在增强细节的同时抑制噪声。通过图像融合技术（如基于直觉模糊集的方法），将多模态图像的优势互补，合成一幅信息更全面的图像。利用TensorFlow等框架构建模型，实现图像的自动标记、分割和特征提取。结合PyRadiomics等工具进行定量影像分析，并通过反馈学习模块持续优化算法。采用改进的医学图像配准模型，通过优化模型结构（如引入三阶变换卷积、注意力机制）和损失函数，提升配准精度。依据上述技术解决思路，解决了图像质量不佳、多模态信息整合难、分析依赖经验，自动化程度低、图像配准精度低难题。