发明专利已授权

一种基于强约束仿射形变特征学习的颈动脉多模态图像配准方法

📄 申请号：CN202010742845.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-07-29

公开号

CN112102373B

公开日

2024-12-17

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_30

IPC 分类号

G06T7_30 , G06N3_08 , G06T3_02 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06V10_774 ,

技术画像

所属领域

医学图像配准医学图像配准图像特征学习多模态医学影像

应用场景

颈动脉疾病诊断, 心脑血管影像分析, 医学图像融合, 介入治疗导航, 多模态影像辅助诊断

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摘要

一种基于强约束仿射形变特征学习的颈动脉多模态图像配准方法，将医学图像数据输入卷积网络中，并将固定图像以及移动图像输入到训练好的网络中，获得可变性位移变形场DVF(Deformable vector field)，在获得DVF的基础上，引入强约束形的仿射模块，用以获得全局性的仿射变换，将DVF和仿射变换结合获得新的网格DA grid(DVF和仿射变换结合网格)。本发明利用神经网络训练产生可变性形变场之外，在同一网络模型当中得到基于全局性的仿射变形，提高了图像配准的速度和精度。

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

基于时空自适应双向蚁群算法的移动机器人路径规划方法

当前第 / 件

一种深度相机与单线激光雷达融合的移动机器人避障方法

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