[发明专利]基于球极坐标系深度神经网络的三维图像刚性匹配方法在审
| 申请号： | 202110844296.5 | 申请日： | 2021-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN113643336A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 张楚杰;王俊彦 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T19/20;G06T5/20;G06T5/00;G06T3/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 杨小凡 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于球极坐标系深度神经网络的三维图像刚性匹配方法，包括如下步骤：S1，构建球极坐标三维图像；S11，将医学影像的三维直角坐标系转换到球极坐标系；S12，以球极坐标系为轴建立三维直角坐标系；S2，对公开的数据集进行预处理，S3，构建卷积神经网络模型并且基于数据集训练网络模型；S31，构建球极坐标三维卷积神经网络模型，输出得到特定的特征空间；S32，基于数据集训练球极坐标三维卷积神经网络模型；S33，对卷积神经网络输出的角变量特征图做插值处理；S4，评估模型的性能；使用卷积神经网络提取三维医学影像中核磁共振影像的低维配准特征用于快速配准，与传统方法对比，减少了时间成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 坐标系 深度 神经网络 三维 图像 刚性 匹配 方法 | ||
【主权项】：
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