摘要
本公开提供用于三维(3D)医学图像体积的自动图像对准的系统和方法。该方法包括:通过选择感兴趣子体积来预处理该3D医学图像体积(104);使用深度神经网络来检测该子体积中的解剖界标(106);基于该解剖界标来估计变换参数以调整该子体积的旋转角度和平移(108);调整该旋转角度和平移以产生第一对准子体积(110);基于该第一对准子体积来确定该变换参数的置信度(112);以及如果该置信度低于预定阈值,则迭代地细化该变换参数(114)。与传统方法相比,所公开的用于自动图像对准的方法减少了对手动对准的需要,并且增加了3D图像体积收敛到期望取向的概率。
技术关键词
感兴趣
界标
图像处理系统
深度神经网络检测
解剖特征
图像对准
参数
医学
处理器
坐标系
显示设备
标识
存储器
指令
取向
序列
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可见光图像
检测网络模型
神经网络分类器
特征提取模块
感兴趣
机械手抓取控制
特征提取模型
注意力
输入端
解码器
卷积神经网络模型
直方图均衡化
识别方法
Retinex算法
控制中心
情报板
图像识别方法
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文本识别
识别特征