[发明专利]一种基于符号距离函数协同分割的跨模态医学图像配准方法在审
| 申请号： | 202310441400.5 | 申请日： | 2023-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN116452645A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 韩婷婷;屈磊;李圆圆;吴军;黄志祥;赵靖雨 | 申请（专利权）人： | 安徽大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室） |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/12;G16H30/40;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 吴娜 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于符号距离函数协同分割的跨模态医学图像配准方法，包括：将跨模态生物医学图像分为浮动图像和固定图像；预估固定图像的符号距离场；得到训练后的分割模型；进行Voxel‑Morph配准模型的训练；重复步骤(2)到步骤(4)，直到重构模型、分割模型和配准模型收敛；将预估符号距离场和计算的待配准的、浮动图像的真实的符号距离场输入收敛后的Voxel‑Morph配准模型中生成配准后的浮动图像。本发明将跨模态图像的符号距离场作为潜在结构特征有效协同分割和配准任务，将跨模态图像配准问题转化成模态无关的单模态配准问题，大大提高了小样本场景下的跨模态生物医学图像的配准表现，提高了跨模态脑配准的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 符号 距离 函数 协同 分割 跨模态 医学 图像 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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