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申请/专利权人：大连理工大学;大连理工大学附属中心医院(大连市中心医院)
摘要：本发明涉及人工智能、深度学习和计算机视觉内容技术领域，尤其涉及一种基于分组变形的医学图像配准方法。使用两个权值共享的编码器提取移动图像和固定图像的特征；构建分组模块，通过卷积层提取不同感受野的特征，计算特征相似性生成相关图；构建上下文融合模块，增强不同组之间的协作性，提高预测准确性；构建损失函数，包括正则化损失和弱监督损失，确保变形场的连续性、平滑性，并引导网络关注感兴趣区域的对齐。旨在解决现有金字塔式配准算法在处理医学图像时存在的问题，如图像错位和计算量过大。通过分组模块对金字塔级别的变形进行进一步分解，简化模型的学习过程，并保留更多信息。
主权项：1.一种基于分组变形的医学图像配准方法，其特征在于，使用两个权值共享的编码器分别提取固定图像IF与移动图像IM的特征；每个编码器提取对应图像的4个不同层级特征F1、F2、F3、F4；将两个编码器所提取到的不同层级特征分别输入到对应层级的分组更新模块GUM中，从而生成对应层级的变形场φl和上下文特征FCl；最后一级的变形场通过拼接形变特征、最后一级固定图像特征、最后一级上下文特征后，进行一次卷积生成；相邻分组更新模块的变形场相互组合，直到形成最终的变形场φ；根据最终的变形场进行移动图像和固定图像的分割标注；通过损失函数优化变形场的生成以及分割标注。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 大连理工大学附属中心医院(大连市中心医院) 一种基于分组变形的医学图像配准方法
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