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申请/专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
摘要：本发明公开了一种生物医学图像配准方法、系统、设备及存储介质，它们是一一对应的方案，方案中：融合了一项新颖的置信度引导机制，旨在精准桥接仿射与非仿射形变的估算过程，与现有技术中普遍采用单一网络统一应对各类大幅度形变的策略相异，本发明的独到之处在于其能够智能地根据不同区域的形变程度自适应调整网络的关注重点，将计算资源集中于形变更为剧烈的局部，从而使网络面临的形变挑战更为平滑、易于管理，这一设计不仅优化了资源分配，还显著增强了网络对于复杂形变场景的适应性和处理效能，标志着向更高精度与效率的生物医学图像配准技术迈出的重要一步。
主权项：1.一种生物医学图像配准方法，其特征在于，包括：步骤1、获取生物医学图像并进行预处理后，构建图像对；步骤2、对于每一图像对，分别对其中的运动图像和固定图像进行图像特征提取，以及从运动图像中提取出上下文信息；步骤3、对运动图像和固定图像的图像特征进行空间关系增强处理，利用增强后的特征生成置信度图，并结合所述上下文信息生成初始化形变场；其中，所述增强后的特征数目为两个，利用它们之间的相关性生成置信度图，结合置信度图以及预生成的坐标网格生成一个形变场，将其命名为粗糙形变场；利用所述上下文信息对所述粗糙形变场进行细化处理，获得相关场；将所述粗糙形变场与相关场融合，获得初始化形变场；步骤4、利用运动图像和固定图像的图像特征对所述初始化形变场实施迭代式的优化，获得最终的形变场，并作用于所述运动图像上，获得与固定图像配准的运动图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) 生物医学图像配准方法、系统、设备及存储介质
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