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基于多尺度位置感知网络的脑部MR图像配准
1
作者
杜晓刚
孙浩轩
+1 位作者
王营博
雷涛
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期879-885,共7页
为提高基于深度学习的可变形配准在图像复杂形变区域的配准精度,提出一种用于脑部MR图像配准的多尺度位置感知网络。设计一个位置感知注意力模块,分别沿3个坐标方向使用一维池化将位置信息编码生成特征图,定位图像的复杂形变区域;在编...
为提高基于深度学习的可变形配准在图像复杂形变区域的配准精度,提出一种用于脑部MR图像配准的多尺度位置感知网络。设计一个位置感知注意力模块,分别沿3个坐标方向使用一维池化将位置信息编码生成特征图,定位图像的复杂形变区域;在编解码连接处使用多尺度策略,采用空洞卷积提取多尺度特征并融合,增强复杂形变特征的表达能力。在脑部MR数据集上进行配准实验,其结果表明,与主流方法相比,所提配准网络取得了更高的配准精度。
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关键词
深度学习
可变形配准
无监督学习
位置感知
区域定位
特征融合
多尺度特征
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职称材料
循环一致性的无监督可变形图像配准方法
被引量：
5
2
作者
余升林
吴彤
+1 位作者
葛明锋
董文飞
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期516-524,共9页
针对可变形图像配准中因变形场可逆性被忽略而导致配准精度降低的问题,提出一种变形场循环一致性的无监督可变形图像配准方法.首先,设计了一种基于无监督学习的可变形图像配准框架,它包括学习图像特征的编码-解码器和用于生成采样网格...
针对可变形图像配准中因变形场可逆性被忽略而导致配准精度降低的问题,提出一种变形场循环一致性的无监督可变形图像配准方法.首先,设计了一种基于无监督学习的可变形图像配准框架,它包括学习图像特征的编码-解码器和用于生成采样网格的空间变换网络2部分,以指导浮动图像朝着参考图像方向的准确移动,从而完成图像的配准;其次,提出变形场循环一致性的损失函数,以保证配准过程中变形场的一致性;最后,结合雅可比损失函数和L2范数对变形场进行惩罚,以保证变形场的光滑性,促使网络输出准确、真实的变形场.基于PyTorch框架,使用2D合成数据集和2DMR数据集对该网络进行评价.实验结果表明,与几种先进的配准方法相比,该方法在Dice值上提升了1.77%,在变形场雅可比行列式负值比例上下降了35.71%,取得了更好的配准效果.
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关键词
可变形
图像
配
准
变形
场的循环一致性
无监督学习
变形
场
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职称材料
题名
基于多尺度位置感知网络的脑部MR图像配准
1
作者
杜晓刚
孙浩轩
王营博
雷涛
机构
陕西科技大学陕西省人工智能联合实验室
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期879-885,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61861024、62271296、62201334)
陕西省教育厅科研计划基金项目(23JP022、23JP014)
陕西省重点研发计划基金项目(2024GX-YBXM-121)。
文摘
为提高基于深度学习的可变形配准在图像复杂形变区域的配准精度,提出一种用于脑部MR图像配准的多尺度位置感知网络。设计一个位置感知注意力模块,分别沿3个坐标方向使用一维池化将位置信息编码生成特征图,定位图像的复杂形变区域;在编解码连接处使用多尺度策略,采用空洞卷积提取多尺度特征并融合,增强复杂形变特征的表达能力。在脑部MR数据集上进行配准实验,其结果表明,与主流方法相比,所提配准网络取得了更高的配准精度。
关键词
深度学习
可变形配准
无监督学习
位置感知
区域定位
特征融合
多尺度特征
Keywords
deep learning
deformable registration
unsupervised learning
location-aware
regional location
feature fusion
multi-scale feature
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
循环一致性的无监督可变形图像配准方法
被引量：
5
2
作者
余升林
吴彤
葛明锋
董文飞
机构
长春理工大学机电工程学院
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期516-524,共9页
基金
江苏省重点研发计划(BE2019683)
济南市“高校20条”资助项目(2018GXRC016)
中国科学院仪器设备研制项目(YJKYYQ20200038)。
文摘
针对可变形图像配准中因变形场可逆性被忽略而导致配准精度降低的问题,提出一种变形场循环一致性的无监督可变形图像配准方法.首先,设计了一种基于无监督学习的可变形图像配准框架,它包括学习图像特征的编码-解码器和用于生成采样网格的空间变换网络2部分,以指导浮动图像朝着参考图像方向的准确移动,从而完成图像的配准;其次,提出变形场循环一致性的损失函数,以保证配准过程中变形场的一致性;最后,结合雅可比损失函数和L2范数对变形场进行惩罚,以保证变形场的光滑性,促使网络输出准确、真实的变形场.基于PyTorch框架,使用2D合成数据集和2DMR数据集对该网络进行评价.实验结果表明,与几种先进的配准方法相比,该方法在Dice值上提升了1.77%,在变形场雅可比行列式负值比例上下降了35.71%,取得了更好的配准效果.
关键词
可变形
图像
配
准
变形
场的循环一致性
无监督学习
变形
场
Keywords
deformable image registration
cyclic consistency of deformation field
unsupervised learning
deformation field
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度位置感知网络的脑部MR图像配准
杜晓刚
孙浩轩
王营博
雷涛
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
循环一致性的无监督可变形图像配准方法
余升林
吴彤
葛明锋
董文飞
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
5
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职称材料
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