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申请/专利权人：北京航空航天大学
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196153A
主分类号：G06T7/33
分类号：G06T7/33;G06T7/00;G06T7/11;G06T3/4038;G06T3/4046;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/09
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种跨模态可变形医学影像配准方法及系统，涉及医用图像处理技术领域，具体步骤为：构建数据集，数据集包括医学影像对；将任一医学影像对输入特征提取器，分别提取影像特征，并进行拼接；将拼接特征输入配准网络，利用Mamba模块对拼接特征进行全局特征学习，利用三维卷积模块对拼接特征进行局部特征学习；基于数据集利用目标损失函数对初始配准模型进行迭代训练，获得配准模型；获取一组待配准影像对，将待配准影像对输入配准模型获得形变场φ，根据形变场φ获得配准影像和配准标签。本发明引入细粒度且简单的特征提取器和Mamba模块，使用监督对比损失训练模型，能够在计算开销小、模型简单的情况下有效提升配准精度。
主权项：1.一种跨模态可变形医学影像配准方法，其特征在于，包括：模型构建步骤：步骤1、获取医学影像，并基于所述医学影像构建所述数据集，所述数据集包括医学影像对；其中，任一所述医学影像对包括移动影像、固定影像、移动标签和固定标签；步骤2、构建初始配准模型，所述初始配准模型包括特征提取器和配准网络；将任一所述医学影像对输入所述特征提取器，分别提取一个特征维度为C的影像特征，将两个所述影像特征进行拼接，获得几何特征拼接影像；将几何特征拼接影像输入所述配准网络中，利用多个Mamba模块对所述几何特征拼接影像进行全局特征学习，利用多个三维卷积模块对所述几何特征拼接影像进行局部特征学习；基于全局特征和局部特征获得形变场φ；步骤3、基于所述数据集利用目标损失函数对所述初始配准模型进行迭代训练，直至达到迭代条件，获得配准模型；影像配准步骤：步骤4、获取一组待配准影像对，所述待配准影像对包括所述移动影像、所述移动标签和所述固定影像；步骤5、将所述待配准影像对输入所述配准模型获得形变场φ，将所述形变场φ作用到所述移动影像上，获得配准影像；将形变场φ作用到移动标签上，获得配准标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种跨模态可变形医学影像配准方法及系统
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