【摘 要】
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图像配准是一种将一幅图像对齐到另一幅图像空间坐标的图像处理技术,在医学影像处理中发挥着重要作用。随着深度学习和计算机视觉的快速发展,图像配准的研究也取得突破进展。然而,目前通过卷积神经网络对不同人体之间的脑部图像进行配准仍存在以下挑战。一方面,不同人体的脑部结构存在一定差异,并且在脑部内存在尺寸和形状不一的组织,而医学图像本身语义相较于自然图像语义较为简单,主流以U-Net为基础的编码器-解码器结
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图像配准是一种将一幅图像对齐到另一幅图像空间坐标的图像处理技术,在医学影像处理中发挥着重要作用。随着深度学习和计算机视觉的快速发展,图像配准的研究也取得突破进展。然而,目前通过卷积神经网络对不同人体之间的脑部图像进行配准仍存在以下挑战。一方面,不同人体的脑部结构存在一定差异,并且在脑部内存在尺寸和形状不一的组织,而医学图像本身语义相较于自然图像语义较为简单,主流以U-Net为基础的编码器-解码器结构并不能学习不同区域之间和不同组织之间空间映射关系的差异性;另一方面,配准任务不仅需要关注配准精度,同时也要保证形变场的平滑度。为了解决上述问题,本文出了如下解决方案,主要包括:（1）出了多尺度配准网络AMS-RegNet,该网络以类U-Net为基础,在所有长跳跃连接中通过注意力门模块,增强网络对不同区域像素之间空间映射关系权重的学习,同时通过对深层特征图进行多尺度的特征取,高网络对不同尺寸和形状组织的配准精度。（2）基于级联思想以及可逆一致性配准思想,结合AMS-RegNet出级联多尺度可逆配准网络CMSR-Net,该网络以一个类U-Net作为粗配准网络对图像对进行初步配准,并级联一个基于AMS-RegNet的可逆一致性配准网络,对其进行可逆配准训练,使网络在保持较高配准精度的同时,能够高形变场的平滑度,减少折叠区域的产生。（3）基于上述的配准算法,构建一个可视化的脑部MR图像辅助配准系统,系统将脑部MR图像配准以及常规的医学图像处理操作和展示进行集成,简化医生配准的操作和流程,从而辅助医生快速配准脑部MR图像。
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