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本发明属于医学图像处理技术领域,具体涉及一种基于双约束的多模态医学图像配准方法。首先获取脑部磁共振图像数据集,并进行预处理;然后构建配准网络并利用预处理后的脑部磁共振图像数据集对配准网络进行迭代训练;最后利用训练后的配准网络对待配准的多模态脑部磁共振图像进行配准。其中,所述配准网络的处理过程中通过边界增强网络增强图像边界信息、多模态联合损失函数有效衡量两幅图像之间相似性、折叠点优化促进配准变形场变得更加平滑,从而有效提高了配准的精准性和真实性。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 117095034 A
(43)申请公布日 2023.11.21
(21)申请号 202311054073.4 G06V 10/74 (2022.01)
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