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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提供了一种整合多尺度空间与时间动态的医学图像配准方法及系统，获取吸气阶段的一组图像序列；利用配准网络对所述图像序列进行配准，得到对应的形变场序列；利用空间变换网络将起始时刻的图像作为移动图像，向其他所有图像进行图像配准，得到经过形变的扭曲图像序列。本发明通过对多尺度空间特征的提取与时间序列图像的深入分析，优化形变场的计算，不仅提高了内存效率，还提升了网络性能，能够有效地处理图像间非线性大形变及周期性运动，实现高精度的图像配准。
主权项：1.一种整合多尺度空间与时间动态的医学图像配准方法，其特征是，包括以下步骤：获取吸气阶段的一组图像序列；利用配准网络对所述图像序列进行配准，得到对应的形变场序列；利用空间变换网络将起始时刻的图像作为移动图像，向其他所有图像进行图像配准，得到经过形变的扭曲图像序列；所述配准网络为U-Net的网络结构，在U-Net的网络结构的编码路径中，连续配置三个Inception-ResNet模块，在瓶颈层，整合两个ConvLSTM模块，在解码路径中，最后一层除外的每层包含两个Inception-ResNet模块，在编码和解码路径的对应层中，图像特征在跳跃连接的作用下被融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 整合多尺度空间与时间动态的医学图像配准方法及系统
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