[发明专利]一种基于深度学习与轮廓特征的医学图像配准方法在审
| 申请号： | 202111643250.3 | 申请日： | 2021-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN114332018A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 姚念民;方经义 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/33;G06T3/40;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于医学图像配准领域，涉及一种基于深度学习与轮廓特征的医学图像配准方法。本发明在医学图像配准任务中引入了额外信息，即从医学图像的预先分割结果中提取出轮廓特征，并利用该特征进行空间变换时的可微性构建损失函数，提高了医学图像的配准精度；提出了一种医学图像配准的网络框架，将网络模型分为了形变参数模型和形变场平滑模型两个部分，形变参数模型可以构建对应像素之间精确的变形，形变场平滑模型用于对构建的形变场进行平滑性约束；交替优化的策略保证模型最终能收敛至更为平滑的形变场，得到更精确的配准结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 轮廓 特征 医学 图像 方法 | ||
【主权项】：
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