基于密集卷积和门控特征提取网络的前列腺MRI配准方法

    公开(公告)号:CN119963405A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510041537.0

    申请日:2025-01-10

    Applicant: 海南大学

    Abstract: 本发明提供一种基于密集卷积和门控特征提取网络的前列腺MRI配准方法,包括:获取每个目标用户的前列腺MRI图像序列,MRI图像序列包括固定图像和移动图像;对固定图像和移动图像进行预处理;将预处理后的固定图像和移动图像输入门控残差融合模块,通过不同的卷积网络分别提取固定图像和移动图像的粗特征;将粗特征与其对应的源图像进行切片交叉拼接后输入配准网络,输出变形场;配准网络包括密集卷积模块和Swin Transformer模块;根据变形场,通过空间变换网络得到配准后的图像。本发明有效提高了多模态医学图像配准的准确性和效率,为前列腺疾病的诊断和治疗提供了重要技术支持。

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