[发明专利]一种基于深度学习的乳腺图像配准方法有效
| 申请号： | 202110279530.4 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN113034453B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 欧阳效芸;谢耀钦 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/33;G06T7/11;G06T7/194;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏;朱伟军 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的乳腺图像配准方法。该方法包括：对第一体位乳腺图像和第二体位乳腺图像进行预处理，并将第一体位乳腺图像作为固定图像，第二体位乳腺图像作为移动图像构建训练数据集；将所述训练数据集输入到配准网络，输出变形场，该变形场表示移动图像上体素的移动方向和移动距离，将得到的变形场作用于移动图像，得到变换后的移动图像；训练所述配准网络，计算变形场以及固定图像和变换后的移动图像之间的损失函数值，直到满足设定的优化收敛条件，获得经训练的配准网络，用于后续的乳腺图像配准。本发明能够实现更准确的配准效果并且配准速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 乳腺 图像 方法 | ||
【主权项】：
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