[发明专利]基于多尺度监督学习的超声和核磁图像配准方法及装置在审
| 申请号： | 201911168691.5 | 申请日： | 2019-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN111091589A | 公开（公告）日： | 2020-05-01 |
| 发明（设计）人： | 杨健;范敬凡;王涌天;邓巧玲 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市中闻律师事务所 11388 | 代理人： | 冯梦洪 |
| 地址： | 100081 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 基于多尺度监督学习的超声和核磁图像配准方法及装置，在测试阶段只输入超声和磁共振图像便可预测出由超声到磁共振的形变场，完成超声到磁共振的配准，无需传统算法的迭代，在速度和准确度上大幅度提升。包括：(1)采集多个病人的肝脏三维磁共振图像以及与之对应的超声图像作为训练样本，将重要的组织区域分割出来作为标签图像；(2)构建基于3DUnet的配准基本框架；(3)得到基于多尺度监督神经网络；(4)将对应的磁共振和超声图像刚性配准；将处理好的磁共振和超声图像作为两个通道输入神经网络中，以MIND相似性测度，分割标签损失及形变场平滑项三个损失函数对神经网络进行训练；(5)根据配准参数将磁共振和超声图像配准。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 监督 学习 超声 图像 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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