发明专利已授权

基于深度学习网络的2D/3D脊椎CT层级配准方法

Name: 基于深度学习网络的2D/3D脊椎CT层级配准方法
Brand: 电子科技大学
SKU: 2020115476463
Availability: InStock

📄 申请号：CN202011547646.3 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2020-12-24

公开号

CN112614169B

公开日

2022-03-25

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_33

IPC 分类号

G06T7_33 , G06T7_11 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习医学图像处理图像配准

应用场景

医学影像分析, 计算机辅助诊断, 手术导航, 脊椎疾病诊断

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习网络的2D/3D脊椎CT层级配准方法，主要分为粗配准和精配准两步；先将3D CT序列产生形变，通过X射线成像计算模型投影生成DRR图像，再随机选取DRR图像训练深度学习网络；然后将术前待配准的3D图像形变后通过X射线成像模型投影生成DRR，再与术中2D参考图像输入深度学习网络，得到粗配准参数；最后基于粗配准参数，通过Adam参数优化算法完成术前待配准的3D图像中多块椎骨的精配准，实现脊椎CT层级配准。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN112614169B

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220325

✅ 授权

20210423

?? 实质审查的生效：

20210406

📄 公开

基于生成对抗网络的2D/3D脊椎CT非刚性配准方法

当前第 / 件

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