摘要
本发明涉及图像处理技术领域,提供了一种基于改进U‑Net网络的医学图像配准方法、装置和计算机设备,该方法为了缓解原始U‑Net网络模型连续下采样造成的数据丢失的问题,开创性地引入侧源信息通道,对原始数据流进行信息补充,增强了模型远程空间关系理解能力,增强图像配准的精度。同时可以无监督地从图像中抽取特征,具有较快的速度以及良好的泛用性,并对噪声具有一定的抵抗作用,能够避免模型对数据标签的大量依赖。满足了医学图像配准的速度、精准度、抗噪性、泛化性的要求。
技术关键词
图像特征数据
图像处理
特征提取网络
预测网络模型
层级
医学图像配准方法
平滑度
解码
采样器
编码
子模块
上采样
医学图像数据集
特征提取模块
计算机设备
图像配准装置
阶段
系统为您推荐了相关专利信息
模型构建方法
深度学习模型训练
图像处理模块
鉴别系统
结构轮廓
图像采集传感器
高斯金字塔
信息熵
监控方法
指数
金融业务信息
任务分配方法
层级
产品标签
任务分配装置