摘要
本发明提供了一种时空特征联合的医学图像配准方法及系统,获取四维计算机断层扫描图像;利用预训练的图像配准模型对获取的四维计算机断层扫描图像进行处理,得到配准结果;预训练的图像配准模型为对称编码器‑解码器架构,编码器包括四组不同通道数的改进后的长短期记忆神经网络模型,解码器用于对编码器提取的特征信息进行处理,生成形变场;改进后的长短期记忆神经网络模型引入异构双分支结构,异构双分支结构基于通道分割机制将输入特征解耦,并行化处理,将卷积和最大池化显示嫁接到类多层感知机中,以挖掘图像中的高频特征与低频特征。本发明能够全面反映呼吸运动引发的复杂时空形变,具有更好的配准性能。
技术关键词
医学图像配准方法
长短期记忆神经网络模型
四维计算机断层扫描
双分支结构
图像配准模型
多层感知机
高频特征
长短期记忆网络
编码器
解码器架构
异构
医学图像配准系统
通道
记忆管理
机制
图像获取模块
多分支
系统为您推荐了相关专利信息
图像分类模型
客户端
Pearson相关系数
样本
因子
可见光图像
图像配准模型
分布特征
水面
融合特征
智能控制系统
长短期记忆神经网络模型
特征工程技术
LSTM模型
多晶硅
饮水控制方法
饮水设备
数据
长短期记忆神经网络模型
服务器