[发明专利]一种基于深度学习的多模态图像配准方法在审
| 申请号： | 202310493973.2 | 申请日： | 2023-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN116523981A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 请求不公布姓名 | 申请（专利权）人： | 中科超睿（青岛）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T5/00;G06T3/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京智汇东方知识产权代理事务所(普通合伙) 11391 | 代理人： | 胡向阳 |
| 地址： | 266199 山东省青*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像配准技术领域，具体涉及了一种基于深度学习的多模态图像配准方法，包括：获取两组不同模态的初始图像，以及获取预训练卷积神经网络模型；对所述初始图像进行预处理，并将所述预处理后的两组所述初始图像分别作为固定图像和浮动图像，其中所述预处理包括去噪处理；将所述固定图像和所述浮动图像输入所述预训练卷积神经网络模型，以得到所述固定图像和所述浮动图像之间的形变场和变换参数；根据所述形变场和所述变换参数，对所述浮动图像进行空间变换，以得到配准结果。本发明所提供的技术方案，能够提高配准结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多模态 图像 方法 | ||
【主权项】：
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