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基于残差融合网络的定量磁敏感图像与T1加权图像配准 被引量：1
1
作者 王毅 田梨梨 +1 位作者 程欣宇 王丽会 《计算机系统应用》 2022年第8期46-54,共9页
医学图像配准对医学图像处理和分析至关重要,由于定量磁敏感图像(quantitative susceptibility mapping,QSM)与T1加权图像的灰度、纹理等信息存在较大的差异,现有的医学图像配准算法难以高效精确地完成两者配准.因此,本文提出了一个基... 医学图像配准对医学图像处理和分析至关重要,由于定量磁敏感图像(quantitative susceptibility mapping,QSM)与T1加权图像的灰度、纹理等信息存在较大的差异,现有的医学图像配准算法难以高效精确地完成两者配准.因此,本文提出了一个基于残差融合的无监督深度学习配准模型RF-RegNet(residual fusion registration network,RF-RegNet).RF-RegNet由编解码器、重采样器以及上下文自相似特征提取器3部分组成.编解码器用于提取待配准图像对的特征和预测两者的位移矢量场(displacement vector field,DVF),重采样器根据估计的DVF对浮动QSM图像重采样,上下文自相似特征提取器分别用于提取参考T1加权图像和重采样后的QSM图像的上下文自相似特征并计算两者的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)以驱动卷积神经网络(convolutional neural network,ConvNet)学习.实验结果表明本文提出的方法显著地提高了QSM图像与T1加权图像的配准精度,满足临床的配准需求. 展开更多
关键词 卷积神经网络 医学图像配准 QSM 残差融合 图像处理
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