公开(公告)号：CN119048527A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411159980.X

申请日：2024-08-22

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 孙宇平 ,  黄业勤 ,  凌捷 ,  姚顺 ,  柳毅 ,  王国斌

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/30 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开的属于医学图像处理技术领域，具体为一种基于深度学习的医学图像配准与分割联合训练方法，本发明的医学图像配准和分割联合算法在医学图像配准过程中结合了医学图像分割任务，利用半监督分割网络SegNet生成的伪分割标签提供辅助的解剖结构信息，约束弱监督配准网络RegNet生成更符合真实解剖结构的变形场。反过来，弱监督配准网络RegNet也可以为半监督分割网络SegNet提供形变伪标签用以监督训练。同时，为了减少配准误差和分割误差对彼此性能的影响，弱监督配准网络RegNet使用了微分同胚配准算法，生成的形变场更加平滑。