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

📄 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。

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

一种用于机器人辅助微创手术的触诊器械及触诊方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_33)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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