本研究提出了一种新的动态图像融合方法，有效解决了多源图像的相关性捕捉和信息整合问题。实验结果表明，该方法能够动态突出每个源的主导区域，实现稳健的融合效果。

该文介绍了一种名为MLN-net的新型框架，能够准确地分割多源图像中的聚集性微钙化。通过源域图像增强方法生成多源图像以改善泛化性，使用多层归一化结构构建分割网络，并设计了一个分支选择策略来衡量源域数据与目标域数据的相似度。实验证明MLN-net在不同领域中能够准确地分割聚集性微钙化，并且分割准确度超过了最先进的方法。