摘要
本发明公开了基于语义差异建模与双分支Transformer的三维医学图像配准方法,涉及医学图像处理领域。本发明结合了局部结构保持、全局语义建模与边界语义引导机制,不仅克服了传统CNN结构感受野不足的问题,也弥补了Transformer在边界建模方面的缺陷,是一种适用于临床多种复杂配准场景的高性能三维医学图像配准方案;本发明的网络通过引入双流特征提取机制与Transformer结构,有效兼顾了局部结构建模与全局语义感知;同时,语义扩散融合策略使解码过程更加精准与稳健,尤其在复杂器官形变与边界对齐方面表现优越,本发明为三维医学图像配准任务提供了一种强有力的端到端解决方案。
技术关键词
三维医学图像配准
空间变换网络
特征提取模块
编码器
语义特征
解码器
相似性度量函数
双分支结构
医学图像处理
注意力
非线性
多尺度
邻域
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控制策略
电压
小波奇异性检测
纹理特征
状态空间模型
时间序列预测方法
特征提取模块
多任务
解码器
LSTM模型
插拔系统
冷藏集装箱
基准标签
插拔机构
机械臂动力学参数
原始脑电信号
智能诊断系统
深度学习模型
残差网络
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