申请/专利权人：海南大学

申请日：2024-02-03

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876445A

主分类号：G06T7/33

分类号：G06T7/33;G06T7/00;G06T3/147;G06N3/0464;G06N3/088

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于Transformer和ConvNet融合模型的无监督MRI图像配准算法及系统，该方法包括以下步骤：S1，将MRI图像进行预处理；S2，通过预先训练得到的融合模型提取预处理后的MRI图像中的形变场，所述融合模型包括并行的Transformer子网络和ConvNet子网络；S3，将移动图像与得到的形变场输入空间变换网络中，得到配准后的图像。本发明可有效地不同的二维或者三维图像进行快速配准，既利于医学图像的后续融合分割等处理，还有利于辅助医生能够更好的了解随访病人的身体变化状况，精准判断身体的患病区域变化情况。

主权项：1.一种基于Transformer和ConvNet融合模型的无监督MRI图像配准算法，其特征在于，包括以下步骤：S1，将MRI图像进行预处理；S2，通过预先训练得到的融合模型提取预处理后的MRI图像中的形变场，所述融合模型包括并行的Transformer子网络和ConvNet子网络；S3，将移动图像与得到的形变场输入空间变换网络中，得到配准后的图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 海南大学 基于Transformer和ConvNet融合模型的无监督MRI图像配准算法及系统

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