[发明专利]用于可变形图像配准的无监督深度学习的系统和方法有效
| 申请号： | 201911086104.8 | 申请日： | 2019-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN111161326B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 王博;托马斯·郭-法·福;德斯蒙德·特克·本·杨;吉姆利·米特拉 | 申请（专利权）人： | 通用电气公司 |
| 主分类号： | G06T7/30 | 分类号： | G06T7/30;G06T7/37;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 侯颖媖;钱慰民 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明题为“用于可变形图像配准的无监督深度学习的系统和方法”。提供了一种方法。该方法包括在扫描持续时间内同时采集受检者的解剖区域的多个磁共振(MR)图像和多个超声图像。该方法还包括训练基于无监督深度学习的可变形配准网络。该训练包括基于多个MR图像训练MR配准子网络以生成MR变形和变换矢量，基于多个超声图像训练超声配准子网络以生成超声变形和变换矢量，以及基于多个MR图像和多个超声图像训练MR到超声子网络以在每个时间点生成MR图像和超声图像的对应对之间的MR到超声的变形和变换矢量。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 变形 图像 监督 深度 学习 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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