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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明涉及一种基于多窗口门控多层感知机和上下文残差增强的大形变医学图像配准方法，包括：获取三维医学图像数据集，划分为浮动图像和固定图像；得到四层分辨率各异的浮动特征图和四层分辨率各异的固定特征图；得到融合特征图；输出增强后的特征图；得到目标总残差形变场；通过目标总残差形变场对待配准图像进行扭曲，得到最终配准结果。本发明通过多窗口门控多层感知机来捕获不同感受野的子形变场，使网络能够更精细地捕捉尺度信息和空间细节，计算效率更高，适用于实时应用；通过对速度场进行缩放和平方操作确保形变的光滑性和连续性，避免了仅通过相加补充形变场可能带来的不连续性和一致性问题，适用于处理复杂的大形变医学图像配准任务。
主权项：1.一种基于多窗口门控多层感知机和上下文残差增强的大形变医学图像配准方法，其特征在于：该方法包括以下顺序的步骤：1获取三维医学图像数据集，对其进行预处理，并将预处理后的三维医学图像数据集划分为浮动图像和固定图像；2将浮动图像和固定图像输入至改进的双流共享权重编码器进行特征提取，得到四层分辨率各异的浮动特征图和四层分辨率各异的固定特征图；3将四层分辨率各异的浮动特征图和四层分辨率各异的固定特征图通过3D相关层生成局部相关特征图，并将局部相关特征图、浮动特征图和固定特征图进行融合，得到融合特征图；4将局部相关特征图经过上采样后与同分辨率下的融合特征图沿通道维度连接，再输入上下文残差增强模块，上下文残差增强模块输出增强后的特征图；5将每一层增强后的特征图通过多窗口门控多层感知机生成残差形变场，将残差形变场经过上采样后与总残差形变场进行融合，得到目标总残差形变场；6通过目标总残差形变场对待配准图像进行扭曲，得到最终配准结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于多窗口门控多层感知机和上下文残差增强的大形变医学图像配准方法
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