[发明专利]一种基于深度学习的医学图像配准方法及终端有效
| 申请号： | 202110528670.0 | 申请日： | 2021-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN113269815B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 陈利;邓小武;彭应林;孙文钊;高兴旺 | 申请（专利权）人： | 中山大学肿瘤防治中心 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/38;G06T7/269;G06T7/246;G06T7/00;G06N3/08;G06T3/40 |
| 代理公司： | 深圳市博锐专利事务所 44275 | 代理人： | 欧阳燕明 |
| 地址： | 510000 *** | 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医学图像配准方法及终端，对待配准移动图像和待配准固定图像进行预处理和拼接；使用U型网络在拼接图像的基础上预测得到待配准移动图像与待配准固定图像间的流场，通过得到的流场对待配准移动图像进行重采样，从而通过无监督的学习方法避免了配准过程中对大量数据标签的依赖，提高配准的计算速度；对重采样后的待配准移动图像和待配准固定图像进行配准，并使用损失函数对配准图像进行调整，能够通过损失函数衡量配准过程中预测值与样本值的距离，进一步提高配准图像的精度；因此本发明使用U型网络进行流场预测，基于流场进行图像配准，使用损失函数进行配准图像的调整，快速准确地实现医学图像的配准。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 医学 图像 方法 终端 | ||
【主权项】：
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