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申请/专利权人:东北大学
摘要:本发明设计一种基于交叉注意力可变形配准的CT图像ASPECTS自动分区方法,属于医学影像处理技术领域;首先获取原始CT图像,并对其进行预处理,基于此构建数据集;利用构建的数据集训练分区网络,得到从浮动图像到固定图像的形变场;所述分区网络包含编码器、解码器、交叉注意力模块CA,CrossAttention以及跳跃连接四个部分;最后将浮动图像的关键分区标签通过形变场采用Nearest插值算法进行空间形变得到匹配患者的ASPECTS的关键分区;本发明相较于以往的配准方法对ASPECTS关键分区的划分具有更高的准确率,达到了应用的要求。
主权项:1.一种基于交叉注意力可变形配准的CT图像ASPECTS自动分区方法,其特征在于,具体包括以下步骤:步骤1:获取原始CT图像,并对其进行预处理;步骤2:基于预处理得到的CT图像,构建数据集;步骤3:利用构建的数据集训练分区网络;步骤4:对ASPECTS关键分区进行分割。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 东北大学 一种基于交叉注意力可变形配准的CT图像ASPECTS自动分区方法
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