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一种基于共形几何代数（CGA）的医学图像配准方法和系统

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本发明公开了一种基于共形几何代数(CGA)的医学图像配准方法和系统，基于CGA高斯Laplace变换算法对参考图像和浮动图像分别进行CGA特征点提取，得到参考图像特征点和浮动图像特征点，根据CGA球体构建算法，分别利用参考图像特征球和浮动图像特征球构建参考图像特征球和浮动图像特征球，在共形几何代数空间中，利用参考图像特征球和浮动图像特征球确定变换关系，基于共形变换关系对参考图像和浮动球图像进行配准。由于共形几何代数具有丰富统一的计算方式，能够将复杂的几何运算和矩阵运算简化，减少配准数据参数、降低几何变换复杂度、简化计算量并加快计算速度，同时共形几何代数能直接处理高维信息，未丢失医学图像的维度信息，使得医学图像配准精度更高。

著录项

公开/公告号CN111968162A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-11-20

原文格式PDF
申请/专利权人深圳大学;
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申请/专利号CN202010770241.X
发明设计人曹文明;钟建奇;
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申请日2020-07-30
分类号G06T7/33(20170101);
代理机构
代理人
地址 518060 广东省深圳市南山区南海大道3688号
入库时间 2023-06-19 08:58:14

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