[发明专利]一种基于神经网络的无监督血管内超声图像配准方法在审
| 申请号： | 202010975102.0 | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112150425A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 汪友生;刘继荣 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/30 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的无监督血管内超声图像配准方法，属于医学图像处理技术领域。针对传统配准方法迭代优化配准时间长的缺点，引入深度学习把迭代时间转移到网络模型训练时间中去，本发明使用类U‑net网络结构，用步长卷积代替池化层进行下采样，保留更多配准需要的空间位置特征。针对常见深度学习方法对于IVUS图像配准精度较低问题，本发明继续在网络结构引入注意力机制，这一改进使得配准网络模型在训练过程中能更好聚焦于待配准图像之间形态差异较大的地方，有效提高血管内超声图像配准精度。最终本发明配准精度和最先进传统配准方法不相上下，而配准用时大大减少。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 监督 血管 超声 图像 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京工业大学，未经北京工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010975102.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种除草除虫害的生态方法
- 下一篇：一种高疏水性抗菌聚丁二烯橡胶及其制备方法
