[发明专利]模型训练方法及其装置、医学图像配准方法及其装置有效
| 申请号： | 202210067924.8 | 申请日： | 2022-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN114511599B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 韩紫丞;黄文豪;张欢;王瑜;陈宽;王少康 | 申请（专利权）人： | 推想医疗科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/30 | 分类号： | G06T7/30;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京布瑞知识产权代理有限公司 11505 | 代理人： | 宗广静 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种模型训练方法，用于迭代训练初始神经网络模型，得到非刚性配准模型，迭代训练过程中利用的模型约束函数包括全局相似度损失函数、平滑损失函数和肝动脉损失函数。训练方法包括：基于初始神经网络模型，利用预配准动脉期肝脏图像序列样本和门静脉期肝脏图像序列样本，得到当前次训练的配准数据；基于模型约束函数，利用当前次训练的配准数据、当前次训练对应的上一次训练的配准数据、门静脉期肝脏图像序列样本和其对应的门静脉分割数据，确定当前次训练的损失函数值；基于当前次训练的损失函数值，调整初始神经网络模型的参数，并循环迭代训练初始神经网络模型，直至确定的损失函数值满足预设条件，得到非刚性配准模型。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 及其 装置 医学 图像 | ||
【主权项】：
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