[发明专利]基于卷积神经网络的端到端大脑核磁共振图像配准方法在审
| 申请号： | 202011207170.9 | 申请日： | 2020-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN112132878A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 唐堃;王丽会;李智 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/37;G16H30/20 |
| 代理公司： | 日照市聚信创腾知识产权代理事务所(普通合伙) 37319 | 代理人： | 辉雪瑛 |
| 地址： | 550025 贵州省*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的端到端大脑核磁共振图像配准方法，解决了现有深度学习方法需要利用额外工具进行预对齐数据的技术问题。所述方法包括如下步骤：步骤一：对待配准图像和目标图像进行去除头骨操作并将其灰度值归一化到[0,1]内；步骤二：仿射变换卷积神经网络模型以待配准图像和目标图像为输入，预测出仿射变换参数；步骤三：根据仿射变换参数对待配准图像进行几何变换得到预对齐图像并计算出对应的位移矢量场；步骤四：将预对齐数据和目标图像输入到非线性变换卷积神经网络模型，其预测非线性变换所需的位移矢量场；步骤五：融合两个位移矢量场；步骤六：利用融合后位移矢量场对待配准图像进行几何变换得到结果配准图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 端到端 大脑 核磁共振 图像 方法 | ||
【主权项】：
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