申请/专利权人：磅客策(上海)智能医疗科技有限公司

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-05-07

公开（公告）号：CN117994303A

主分类号：G06T7/33

分类号：G06T7/33;G06T7/10;G06T3/147;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/74

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.05.07#公开

摘要：本发明提供了一种基于前列腺MR图像分割结果的多模态配准方法、装置、设备及存储介质，涉及图像配准领域。配准方法包括：分割：将MRI图像和US图像分别输入各自的分割网络，分别得到MRI前列腺图像、US前列腺图像、以及各自的肿瘤和特征点标签的概率图；仿射变换：将所述MRI前列腺图像和US前列腺图像、以及各自的肿瘤和特征点标签的概率图输入到仿射变换网络，输出仿射变换矩阵，并得到仿射变换后的MRI前列腺图像、肿瘤和特征点标签的概率图；弹性变换：将所述US前列腺图像和仿射变换后的MRI前列腺图像、肿瘤和特征点标签的概率图输入到弹性变换网络，输出密集变形场，并得到弹性变换后的MRI前列腺图像、肿瘤和特征点标签的概率图。

主权项：1.一种基于前列腺MR图像分割结果的多模态配准方法，其特征在于，包括如下阶段：S1、分割阶段：将MRI图像和US图像分别输入各自的分割网络，分别得到MRI前列腺图像、US前列腺图像、以及各自的肿瘤和特征点标签的概率图；S2、仿射变换阶段：将所述MRI前列腺图像和US前列腺图像、以及各自的肿瘤和特征点标签的概率图输入到仿射变换网络，输出仿射变换矩阵，并得到仿射变换后的MRI前列腺图像、肿瘤和特征点标签的概率图；S3、弹性变换阶段：将所述US前列腺图像和仿射变换后的MRI前列腺图像、肿瘤和特征点标签的概率图输入到弹性变换网络，输出密集变形场，并得到弹性变换后的MRI前列腺图像、肿瘤和特征点标签的概率图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 磅客策(上海)智能医疗科技有限公司 基于前列腺MR图像分割结果的多模态配准方法、装置、设备及存储介质

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