摘要
一种跨模态跨维度的前列腺核磁超声图像配准方法,属于医学图像处理与人工智能辅助诊疗技术领域,首先将配准任务等效重构为两个子任务;针对模态差异,提出跨模态双分支注意力机制实现语义对齐;针对维度差异,设计轻量级刚性定位网络进行仿射切片变换。本发明通过等效问题重构,显著降低建模难度与计算复杂度;设计结合弹性与刚性配准的双模块结构,全面提升配准精度与临床适应性;引入跨模态双分支注意力机制,在保持局部解剖结构精度的同时优化整体变换效果;采用三阶段联合训练策略,包括对比学习预训练、模块级训练与全网微调,并结合弱监督信号(分割标签)进行优化,在无配准标签或少量标签的情况下也可获得高质量配准结果,降低数据依赖与训练成本。
技术关键词
超声图像配准方法
跨模态
三维卷积神经网络
注意力机制
通道扩展方法
体积特征
二维卷积神经网络
位置提取
分支
切片
人工智能辅助
标签
参数
皮尔逊相关系数
医学图像处理
阶段
模块
无监督
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细粒度特征
情绪识别方法
网络解码
解码模型
情绪识别系统
情绪识别分类方法
神经网络结构
融合算法
深度信念网络
双向长短期记忆网络
多任务
特征金字塔网络
算法训练方法
通道注意力机制
联合损失函数
多头注意力机制
数据预取方法
长短期记忆网络
预测误差
样本