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申请/专利权人：海创未来(杭州)医疗科技有限公司
摘要：本发明公开一种基于无监督深度学习的三维医学影像配准方法，涉及图像处理技术，所述方法包括：构建适用于不同图像模态的不同类型编码臂，以基于适用于不同图像模态的不同类型编码臂，构建适用于不同图像模态三维医学影像的配准模型；利用已均匀混合各种图像模态三维医学影像数据对的训练集，对配准模型进行训练，以得到经训练的配准模型；再在利用所述经训练的配准模型进行配准时，将待配准三维医学影像数据对中的移动图像和固定图像分别输入至适用于各自图像模态的编码臂，以得到所述经训练的配准模型预测的形变场，进而基于形变场得到配准后的移动图像。本发明不需要标准数据，且适用于人体全身各部位的多种模态数据的配准。
主权项：1.一种基于无监督深度学习的三维医学影像配准方法，其特征在于，所述方法包括：构建适用于不同图像模态的不同类型编码臂，以基于适用于不同图像模态的不同类型编码臂，构建适用于不同图像模态三维医学影像的配准模型；利用已均匀混合各种图像模态三维医学影像数据对的训练集，对适用于不同图像模态三维医学影像的配准模型进行训练，以得到经训练的配准模型；在利用所述经训练的配准模型进行配准时，将待配准三维医学影像数据对中的移动图像和固定图像分别输入至所述经训练的配准模型的不同类型编码臂中适用于各自图像模态的编码臂，以得到所述经训练的配准模型预测的形变场，进而基于所述经训练的配准模型预测的形变场得到配准后的移动图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海创未来(杭州)医疗科技有限公司 一种基于无监督深度学习的三维医学影像配准方法
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