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申请/专利权人：河南工业大学
摘要：本发明涉及多模态医学配准领域，具体为一种基于双流细化框架的多模态医学配准方法，首先使用翻译网络将图像的模态进行转换如将CT模态转换为类MR模态；然后利用双分支流，分别将原始CT模态和原始MR模态以及类MR模态和原始MR模态两对图像对输入到配准网络，得到原始和翻译两个形变场；接着对原始形变场进行细化操作得到最终的形变场；最后SpatialTransformerNetworkSTN网络利用细化得到的形变场对原始CT图像进行映射得到配准后的图像，完成配准任务。本发明能够有效解决不同模态之间对比度和亮度显著差异的问题，同时可以改善在配准过程中产生人工特征等问题，从而有效提高医学领域多模态配准的精度。
主权项：1.一种基于双流细化框架的多模态医学图像配准的方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取源域和目标域图像数据集，构建训练集和测试集，假定源域为CT模态，目标域为MR模态；2使用翻译网络T执行模态转换操作，将CT模态的图像转换为类MR模态图像；3将两对图像对：原始CT图像与原始MR图像、类MR图像与原始MR图像，分别输入到配准网络R中，配准网络R采用U-Net架构；4根据输入的图像对，配准网络生成形变场，将生成的形变场输入到细化模块；5由细化模块得到最终的形变场，结合原始CT图像输入到STN网络得到配准后的图像，完成配准任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南工业大学 一种基于双流细化框架的多模态医学配准方法
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