公开(公告)号：CN114359360B

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210260997.9

申请日：2022-03-17

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 邹茂扬 ,  陈宇 ,  潘光晖 ,  曹冬平

IPC: G06T7/33 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于对抗的双向一致性约束医学图像配准算法，获取CT和MRI模态的医学图像并对其标准化预处理；构建深度学习神经网络，包括生成器的构建和鉴别器的构建；随机选取训练样本集，对步骤S2构建的深度学习神经网络进行对抗训练；将待配准医学图像对输入训练完成的深度学习神经网络，输出配准后的图像对，通过上述方式，解决了目前医学图像配准样本少，多模态配准难，相似性度量选择难的问题，取得高精度的配准效果。比如同一个病人的术前CT图像和MRI图像的配准，算法不需要提供大量的样本集和样本标注，就能完成算法的训练，同时保障运行稳定，能够自动得到高精度的医学图像的配准图像对。

公开(公告)号：CN114359360A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202210260997.9

申请日：2022-03-17

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 邹茂扬 ,  陈宇 ,  潘光晖 ,  曹冬平

IPC: G06T7/33 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于对抗的双向一致性约束医学图像配准算法，获取CT和MRI模态的医学图像并对其标准化预处理；构建深度学习神经网络，包括生成器的构建和鉴别器的构建；随机选取训练样本集，对步骤S2构建的深度学习神经网络进行对抗训练；将待配准医学图像对输入训练完成的深度学习神经网络，输出配准后的图像对，通过上述方式，解决了目前医学图像配准样本少，多模态配准难，相似性度量选择难的问题，取得高精度的配准效果。比如同一个病人的术前CT图像和MRI图像的配准，算法不需要提供大量的样本集和样本标注，就能完成算法的训练，同时保障运行稳定，能够自动得到高精度的医学图像的配准图像对。