[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的前列腺MR图像多任务配准方法有效
| 申请号： | 202010030035.5 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111260705B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 杜博;廖健东 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/38 | 分类号： | G06T7/38;G06T7/33;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的前列腺MR图像多任务配准方法，包括训练阶段和推理阶段。训练阶段包括前列腺MR图像的预处理、构建神经网络模型和神经网络参数的训练。通过对单向配准任务的扩展，实现多任务的联合训练模型，利用前列腺的标签信息作为弱监督信息指导网络的训练，并利用循环一致性和逆一致性对网络训练进行约束，同时构建双路径的深度卷积神经网络实现网络权值共享。同时对网络预测的位移矢量场进行正则化，使得位移矢量场更加平滑。在推理阶段，将预处理的运动图像和参考图像数据作为网络的输入，经过训练好的网络会得到预测的位移矢量场，将位移矢量场作用于运动图像，从而得到前列腺的MR图像配准的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 前列腺 mr 图像 任务 方法 | ||
【主权项】：
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