基于多级串联深度卷积神经网络配准大形变图像

魏志军; 刘国才; 顾冬冬

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基于多级串联深度卷积神经网络配准大形变图像

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目的采用无监督方式基于多级串联深度卷积神经网络(CNN)建立大形变图像配准网络(LDIRnet)模型,评估其配准脑部MRI及肺部CT图像的性能。方法串联多个结构相同而参数不同的深度CNN,以端到端方式学习待配准图像之间的多个小形变场;再通过叠加小形变场计算待配准图像之间的大形变场,实现大形变图像配准。结果配准3D脑部MRI时,三级LDIRnet(Three-LDIRnet)配准性能最佳,Dice系数为0.793±0.104,其次为两级LDIRnet(Two-LDIRnet)及ANT,VoxelMorph最差;配准肺部4D CT图像时,总体配准性能以mlVIRNET最佳,平均配准误差为(1.84±1.39)mm,其次为Three-LDIRnet、DLIR及Two-LDIRnet,VoxelMorph模型误差最大。结论多级串联配准网络模型有助于提高配准大形变图像的精度。

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来源
《中国医学影像技术》 |2022年第4期|588-593|共6页
作者
魏志军; 刘国才; 顾冬冬;
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作者单位

湖南大学电气与信息工程学院;

机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
脑; 肺; 神经网络; 磁共振成像; 体层摄影术; 图像配准;

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