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本发明公开了一种无监督学习的医学图像配准方法及系统，该方法包括以下步骤：1)构建深度学习配准网络，其包括空间自注意力配准网络和多分辨率图像配准网络；2)将固定图像F和待配准的浮动图像M输入深度学习配准网络中，得到F和M之间的形变场3)基于形变场采用三线性插值对M进行空间变换，得到最终的配准结果将与F的结构信息相似测度、平滑约束项和雅可比负值折叠罚项共同作为深度学习配准网络的损失函数L来引导网络参数的优化。本发明无需预先准备的分割标签或形变场标签，可对不同模态中的大形变区域得到较好的配准精度，且本
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113763441 A
(43)申请公布日 2021.12.07
(21)申请号 202110984076.2
(22)申请日 2021.08.25
(71)申请人 中国科学院苏州生物医学工程技术
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