[发明专利]一种基于神经网络的无监督三维医学图像配准方法及系统有效
| 申请号： | 201910828807.7 | 申请日： | 2019-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN110599528B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 赵秀阳;马英君 | 申请（专利权）人： | 济南大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人： | 刘雪萍 |
| 地址： | 250022 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： |
本发明提供一种基于神经网络的无监督三维医学图像配准方法及系统，包括：图像采集；对获取到的三维医学图像进行预处理；训练神经网络，得到训练好的神经网络模型；将待配准的医学图像输入训练好的神经网络模型进行配准，得到并输出配准图像。其中，本发明基于变形场 |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 监督 三维 医学 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的无监督三维医学图像配准方法，其特征在于，包括步骤：/nL1，图像采集：从公开数据集OASIS和ADNI获取三维医学图像，和/或：从CT、MRI或超声成像仪的DICOM接口获取三维医学图像；/nL2，对获取到的三维医学图像进行预处理：包括图像分割、裁剪、归一化处理和仿射对齐，并从仿射对齐后的图像中选取任意一个图像作为固定图像I
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