[发明专利]一种基于全卷积神经网络的PET与CT图像配准方法有效
申请号: | 201811160982.5 | 申请日: | 2018-09-30 |
公开(公告)号: | CN109272443B | 公开(公告)日: | 2020-07-28 |
发明(设计)人: | 姜慧研;康鸿健 | 申请(专利权)人: | 东北大学 |
主分类号: | G06T3/00 | 分类号: | G06T3/00;G06T7/00;G06T7/30 |
代理公司: | 北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙) 11613 | 代理人: | 韩国胜 |
地址: | 110169 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于全卷积神经网络的PET与CT图像配准方法;包括:获取待配准的PET与CT二维图像,通过尺寸预处理后获取待配准的PET与CT图像块并输入到预先训练的全卷积神经网络中,获取配准图像;其中,训练全卷积神经网络包括以下步骤:101、获取用于训练的PET和CT样本图像块;102、构建全卷积神经网络,获取形变场;103、通过形变场和PET图像块获取训练配准图像;104、获取总损失函数L,并通过L更新网络权重参数;105、遍历用于训练的PET和CT样本图像块,更新网络权重参数,获全卷积神经网络;本发明计算成本小,结合相似性度量和限制形变场平滑度,从而限制图像的过度形变,配准效率高。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 卷积 神经网络 pet ct 图像 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于全卷积神经网络的PET与CT图像配准方法,其特征在于,包括:获取待配准的PET与CT二维图像,通过尺寸预处理后获取待配准的PET与CT图像块并输入到预先训练的全卷积神经网络中,获取配准图像;其中,训练全卷积神经网络包括以下步骤:101、预先获取多幅PET和CT二维样本图像,进行尺寸预处理,获取用于训练的PET和CT样本图像块;102、构建全卷积神经网络,初始化网络权重参数,设置迭代次数,将用于训练的PET和CT样本图像块作为全卷积神经网络的输入,通过多次卷积、池化和反卷积生成形变场;103、通过对形变场和PET图像块进行空间变换获取训练的配准图像;104、根据训练配准图像和PET图像块获取相似度量Lsim,根据形变场获取限制形变场平滑度Lsmooth,根据公式一和公式二获取总损失函数L,通过总损失函数L更新网络权重参数;公式一:L=m1*L1+m2*L2......+mn*Ln;式中,m1+m2.....+mn=1,m1、m2……mn均为常数;公式二:L(F,M,Dv)=Lsim(F,MDv)+λLsmooth(Dv);式中,Lsim为相似性度量,F为CT图像块,MDv为,Lsmooth为形变场的平滑度,Dv为位移矢量矩阵,λ为常数;105、遍历用于训练的PET和CT样本图像块,重复执行步骤103‑105,多次迭代训练并更新网络权重参数,直至迭代次数达到预设值,获取预先训练的全卷积神经网络。
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