-
公开(公告)号：CN113327274B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202110408013.2
申请日：2021-04-15
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种集成分割功能的肺CT图像配准方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、数据预处理；S2、建立肺分割‑配准集成网络，所述肺分割‑配准集成网络包括特征编码模块、肺分割模块和肺配准模块；S3、构建肺分割模块；S4、构建肺配准模块；S5、建立用于肺配准的自适应正则约束项：S6、训练肺分割‑配准集成网络；S7、将待配准的肺部4D‑CT图像输入到训练后的肺分割‑配准集成网络中，自动输出配准结果。本发明能够获得滑移和平滑运动模式兼容的理想的肺部位移场，本发明根据像素点位置特征不同，计算自适应正则项，并将两种正则项进行空间加权结合，保障了图像的局部差异和配准精度。
-
公开(公告)号：CN112686932A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011472188.1
申请日：2020-12-15
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明提供一种用于医学影像的图像配准方法，遍历浮动图像和固定图像，提取固定尺寸的图像块，之后通过深度卷积网络对遍历得到的图像块进行二分类；随后将深度卷积网络划分为正类图像块的中心视为候选特征点，采用RANSAC算法进行特征点的筛选，随后利用筛选后的特征点对浮动图像进行仿射配准；其次计算浮动图像中经过仿射变换后的候选特征点集，之后在固定图像中搜素对应特征点集合；然后利用前面得到的特征点集合进行配准。本发明还涉及图像处理方法、介质。本发明通过将深度学习和传统方法相结合，提供了一种高适用性以及高性能的医学图像配准算法，可以对待配准图像执行高效高精度配准。
-
公开(公告)号：CN112686932B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202011472188.1
申请日：2020-12-15
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06T7/33 , G06T3/02 , G06T7/66 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种用于医学影像的图像配准方法，遍历浮动图像和固定图像，提取固定尺寸的图像块，之后通过深度卷积网络对遍历得到的图像块进行二分类；随后将深度卷积网络划分为正类图像块的中心视为候选特征点，采用RANSAC算法进行特征点的筛选，随后利用筛选后的特征点对浮动图像进行仿射配准；其次计算浮动图像中经过仿射变换后的候选特征点集，之后在固定图像中搜素对应特征点集合；然后利用前面得到的特征点集合进行配准。本发明还涉及图像处理方法、介质。本发明通过将深度学习和传统方法相结合，提供了一种高适用性以及高性能的医学图像配准算法，可以对待配准图像执行高效高精度配准。
-
公开(公告)号：CN113327274A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110408013.2
申请日：2021-04-15
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种集成分割功能的肺CT图像配准方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、数据预处理；S2、建立肺分割‑配准集成网络，所述肺分割‑配准集成网络包括特征编码模块、肺分割模块和肺配准模块；S3、构建肺分割模块；S4、构建肺配准模块；S5、建立用于肺配准的自适应正则约束项：S6、训练肺分割‑配准集成网络；S7、将待配准的肺部4D‑CT图像输入到训练后的肺分割‑配准集成网络中，自动输出配准结果。本发明能够获得滑移和平滑运动模式兼容的理想的肺部位移场，本发明根据像素点位置特征不同，计算自适应正则项，并将两种正则项进行空间加权结合，保障了图像的局部差异和配准精度。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.029 seconds)
