-
公开(公告)号：CN109377520B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201810977598.8
申请日：2018-08-27
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/33
摘要： 一种基于半监督循环生成对抗网络GAN的心脏图像配准系统及方法，其实现的思路是：将心脏计算机断层扫描CT图像与经食道超声心动图TEE图像分块；利用训练好的半监督循环生成对抗网络GAN，得到对应模态块图像；对块图像进行配准，得到配准变换矩阵与配准后的图像；将归一化互信息值最大的块图像配准变换矩阵迁移到整幅图像，得到整幅图像的配准图像；融合配准图像与参考图像，显示融合后的图像。本发明利用半监督循环生成对抗网络GAN，缩小心脏图像模态差异，解决了大形变图像配准问题，提高心脏图像配准效率，利用心脏图像分块后的局部信息，提高了心脏图像的配准精度。
-
公开(公告)号：CN109377520A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201810977598.8
申请日：2018-08-27
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/33
摘要： 一种基于半监督循环生成对抗网络GAN的心脏图像配准系统及方法，其实现的思路是：将心脏计算机断层扫描CT图像与经食道超声心动图TEE图像分块；利用训练好的半监督循环生成对抗网络GAN，得到对应模态块图像；对块图像进行配准，得到配准变换矩阵与配准后的图像；将归一化互信息值最大的块图像配准变换矩阵迁移到整幅图像，得到整幅图像的配准图像；融合配准图像与参考图像，显示融合后的图像。本发明利用半监督循环生成对抗网络GAN，缩小心脏图像模态差异，解决了大形变图像配准问题，提高心脏图像配准效率，利用心脏图像分块后的局部信息，提高了心脏图像的配准精度。
-
公开(公告)号：CN110363802B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201910631224.5
申请日：2019-07-12
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于自动分割和骨盆对齐的前列腺图像配准系统及方法，主要解决现有技术实现前列腺多模态医学图像配准时模态差异大，配准精度低的问题。其实现方案是：将前列腺CT图像序列与前列腺MRI图像序列分别利用训练好的前列腺多模态图像分割网络U‑net进行联合分割，得到前列腺CT图像分割结果图像集C和前列腺MRI图像分割结果图像集M，再对这两个图像集C和M进行两阶段配准，得到最终配准图像集L；最后将最终配准图像集L和前列腺CT图像分割结果图像集C融合并显示。本发明缩小了前列腺多模态图像差异，解决了小形变图像配准问题，提高多模态图像配准效率和配准精度，可用于观察前列腺肿瘤解剖部位的形状和位置变化。
-
公开(公告)号：CN110363802A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910631224.5
申请日：2019-07-12
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于自动分割和骨盆对齐的前列腺图像配准系统及方法，主要解决现有技术实现前列腺多模态医学图像配准时模态差异大，配准精度低的问题。其实现方案是：将前列腺CT图像序列与前列腺MRI图像序列分别利用训练好的前列腺多模态图像分割网络U-net进行联合分割，得到前列腺CT图像分割结果图像集C和前列腺MRI图像分割结果图像集M，再对这两个图像集C和M进行两阶段配准，得到最终配准图像集L；最后将最终配准图像集L和前列腺CT图像分割结果图像集C融合并显示。本发明缩小了前列腺多模态图像差异，解决了小形变图像配准问题，提高多模态图像配准效率和配准精度，可用于观察前列腺肿瘤解剖部位的形状和位置变化。
-
-
-
搜索结果
4 条记录 (耗时 0.024 秒)
