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基于嵌套密集连接U-net的无监督MR图像配准
被引量:
1
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作者
李姗姗
马英君
王红艳
《信息技术》
2021年第12期71-76,共6页
三维医学图像配准具有重要的临床应用价值。文中提出一种基于无监督端到端的MR图像配准方法,该方法使用基于嵌套密集连接的U-net作为可变形配准网络,在训练的过程中不需要地面真实变形场等监督信息,可以一次性预测整个变形场。通过数据...
三维医学图像配准具有重要的临床应用价值。文中提出一种基于无监督端到端的MR图像配准方法,该方法使用基于嵌套密集连接的U-net作为可变形配准网络,在训练的过程中不需要地面真实变形场等监督信息,可以一次性预测整个变形场。通过数据集ADNI,将该方法与现有比较流行的配准方法在精度方面进行了比较。
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关键词
深度学习
无监督配准
医学图像
改进U-net
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职称材料
题名
基于嵌套密集连接U-net的无监督MR图像配准
被引量:
1
1
作者
李姗姗
马英君
王红艳
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
山东政法学院网络空间安全学院
中国电信股份有限公司山东分公司
出处
《信息技术》
2021年第12期71-76,共6页
文摘
三维医学图像配准具有重要的临床应用价值。文中提出一种基于无监督端到端的MR图像配准方法,该方法使用基于嵌套密集连接的U-net作为可变形配准网络,在训练的过程中不需要地面真实变形场等监督信息,可以一次性预测整个变形场。通过数据集ADNI,将该方法与现有比较流行的配准方法在精度方面进行了比较。
关键词
深度学习
无监督配准
医学图像
改进U-net
Keywords
deep learning
unsupervised registration
medical image
improved U-net
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于嵌套密集连接U-net的无监督MR图像配准
李姗姗
马英君
王红艳
《信息技术》
2021
1
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