基于深度學(xué)習(xí)的圖像形變配準(zhǔn)方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110714478.0 申請日 -
公開（公告）號 CN113450397A 公開（公告）日 2021-09-28
申請公布號 CN113450397A 申請公布日 2021-09-28
分類號 G06T7/33（2017.01）I;G06T7/00（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 劉守亮;魏軍;田孟秋;沈爍 申請（專利權(quán)）人 廣州柏視醫(yī)療科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京興智翔達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 郭衛(wèi)芹
地址 510530廣東省廣州市黃埔區(qū)玉巖路12號一期辦公樓306室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像形變配準(zhǔn)方法，適用于CT影像和MRI影像配準(zhǔn)方法?；谏疃葘W(xué)習(xí)的圖像形變配準(zhǔn)方法包括：步驟S1，采集多模態(tài)數(shù)據(jù)集，并預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)，且多模態(tài)數(shù)據(jù)集包括CT圖像和MRI圖像。步驟S2：構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練模型。步驟S3：獲取測試數(shù)據(jù)，以驗(yàn)證模式輸入步驟S2中訓(xùn)練好的基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)模型，得到相應(yīng)的變形場。步驟S4：應(yīng)用變形場，將MRI圖像形變配準(zhǔn)至CT圖像，且后處理配準(zhǔn)后的MRI圖像。借此，本發(fā)明的基于深度學(xué)習(xí)的圖像形變配準(zhǔn)方法，其能夠根據(jù)無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩個待配準(zhǔn)圖像之間的形變關(guān)系，引入的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能有效的配準(zhǔn)兩個多模態(tài)或者單模態(tài)圖像。