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公开(公告)号：CN117495670A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311576132.4
申请日：2023-11-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种分割联合配准方法、装置、设备及存储介质，采用了具备任务间潜在特征信息交流共享的分割配准联合学习网络框架，在单步优化中同时预测得到图像内分割结果以及图像间运动形变场；多任务链接模块以交流传递不同任务的特征信息，并通过引入任务间损失函数项，增强配准过程拓扑结构约束的同时借助形变信息增强分割过程的监督约束。在特征提取阶段由空间注意力融合模块与多尺度空间注意力融合模块共同建模图像关键区域拓扑信息，并由分割分支传递至配准分支。在特征恢复阶段则由速度场融合模块整合来自分割与配准任务的特征信息，逐分辨率层级预测图像间速度场，实现微分同胚弹性配准。
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公开(公告)号：CN114693753A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210321114.0
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于纹理保持约束的三维超声弹性配准方法及装置，能够在保证时效性与配准精度的同时，获取纹理更加真实的形变图像，为临床手术中各项需要运动形变补偿的关键环节提供真实精准的配准结果。其包括：(1)构建三维超声图像数据集，划分训练集与测试集；(2)融合图像各体素的强度信息与局部结构信息，构建图像相似性测度函数；(3)使用生成对抗式学习网络，搭建纹理保持约束的配准框架；(4)根据训练集数据训练网络直至收敛，保存网络模型参数；(5)测试阶段导入训练好的网络模型参数，根据输入的待配准图像对，实现快速精准的弹性配准。
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公开(公告)号：CN119338853A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411446995.4
申请日：2024-10-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种呼吸运动估计方法、装置、设备及介质，涉及运动估计分析技术领域，采用了具备序列运动一致性约束的无监督稀疏‑稠密运动估计框架，能够快速精准地实现呼吸运动影响下肝脏超声图像序列的运动估计。通过基于稀疏点引导的稀疏‑稠密的从粗到精配准策略精准预测相邻呼吸状态图像间的运动场，设计了稀疏关键点自动检测引导的刚性配准网络从图像中以无监督的方式自动检测稀疏关键点，构建了多源结构化特征引导的形变稠密化网络预测图像间运动的稠密弹性形变分量。结合运动分解与符合的思想，提出基于若干相邻呼吸状态间小幅运动序列构建序列运动一致性约束，加强运动在时间流的连续性，进一步提高运动估计精度。
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公开(公告)号：CN114693753B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210321114.0
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于纹理保持约束的三维超声弹性配准方法及装置，能够在保证时效性与配准精度的同时，获取纹理更加真实的形变图像，为临床手术中各项需要运动形变补偿的关键环节提供真实精准的配准结果。其包括：(1)构建三维超声图像数据集，划分训练集与测试集；(2)融合图像各体素的强度信息与局部结构信息，构建图像相似性测度函数；(3)使用生成对抗式学习网络，搭建纹理保持约束的配准框架；(4)根据训练集数据训练网络直至收敛，保存网络模型参数；(5)测试阶段导入训练好的网络模型参数，根据输入的待配准图像对，实现快速精准的弹性配准。
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