[发明专利]基于可变形图谱的医学影像配准网络训练数据集扩充方法在审
| 申请号： | 202111057958.0 | 申请日： | 2021-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN113506333A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 韩璐;朱闻韬;饶璠;张铎;祁二钊 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/155;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于可变形图谱的医学影像配准网络训练数据集扩充方法。该方法首先在尽可能避免引入不符合形态学变形的前提下，将输入的训练数据配准到不同形态的图谱上。随后，评估配准后训练数据和图谱的差异，修正图谱的参数向不引入不合理变形的方向微调。接着，在最大化配准精度的条件下，将输入的训练数据配准到不同形态的修正后的图谱上，恢复出训练数据第一次配准时未变形完全的细节。最后，计算相关性度量参数，剔除不满足预期的变形数据，从而生成与输入训练数据集形态不同且反应人体形态真实变化规律的扩充数据集。本发明可以有效地扩充医学影像配准网络的训练数据集，从而降低构建数据集的时间成本、人力成本和费用成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变形 图谱 医学影像 网络 训练 数据 扩充 方法 | ||
【主权项】：
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