基于图像转换和域泛化的无监督多模态医学图像配准方法.pdf

基于深度学习的无监督医学图像配准方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113344991 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110534513.0 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

2023-06-16 约1.33万字 12页立即下载

基于模态转换的红外图像与可见光图像配准方法研究.pdf 基于模态转换的红外图像与可见光图像配准方法研究摘要 图像配准技术是图像处理领域的关键技术，而红外图像和可见光图像的配准更是其中的重点与难点。红外光与可见光处于不同的波段，二者图像属于不同模态的图像，而不同模态的图像之间很难进行特征匹配，从而导致现有方法的配准精度较低。针对上述问题，本文提出了一种基于模态转换的红外图像与可见光图像配准方法，能够在完成图像配准的同时有效提高图像配准的精度。本文首先提出了一种基于生成对抗网络的模态转换方法。在对比非配对图像转换网络（CUT）的基础上，优化设计了一种多尺度注意力U网结构来代替原有的鉴别网络，其中一个鉴别器输入一个完整的生成图像来对细节纹

2025-05-12 约11.34万字 93页立即下载

基于深度学习的脊柱多模态医学图像分割与配准方法研究.pdf 基于深度学习的脊柱多模态医学图像分割与配准方法研究中文摘要基于深度学习的脊柱多模态医学图像分割与配准方法研究摘要 Computed 在对脊柱疾病的临床诊疗中，医生通常需要结合计算机断层扫描图

2025-02-14 约9.96万字 81页立即下载

基于互信息的多模态医学图像配准：原理、方法与实践.docx 基于互信息的多模态医学图像配准：原理、方法与实践一、引言 1.1研究背景与意义 医学图像在现代医学诊疗中占据着举足轻重的地位，为临床诊断医学、计算机辅助手术、病灶监控等提供了高质量的信息支持，极大地提升了人类对自身的认识以及医学诊疗水平。然而，随着医学成像技术的飞速发展，各种不同模态的医学图像不断涌现，如计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET）等。这些不同模态的图像由于成像原理、设备特性以及成像时的条件差异，各自携带了独特的信息。例如，CT图像能够清晰地展示骨骼等高密度组织的结构信息，而MRI图像则在显示软组织方面具有显著优势，PET图像主要反映

2025-06-12 约3.84万字 29页立即下载

基于多帧智能体的三维多模态医学图像柔性配准.pdf 基于多帧智能体的三维多模态医学图像柔性配准摘要 图像配准即通过寻找图像对之间的空间对应关系，将其映射到同一空间坐标系的过程。传统的图像配准方法依靠手动提取特征来计算图像对的相似性度量，但在面对复杂的多模态图像时，存在难以提取有效特征的问题。基于深度学习的方法能够自动捕捉高维抽象特征，增强了配准算法的鲁棒性。这种方法通常采用一次性对齐的方式完成图像配准，但其难以处理存在大形变或位移的图像。此外，该种方法的结果常常具有较差的可解释性。强化学习将配准视为一个马尔可夫决策过程，这是一种渐进式的方法，显著提升了针对大位移或是大形变图像的配准性能，但三维图像生成的高维状态将对智能体的训练提

2025-06-08 约8.93万字 64页立即下载

一种基于渐进式滤波的多模态图像配准方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463397 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210021872.0 (22)申请日 2022.01.10 (71)申请人武汉大学地址 430072 湖

2023-05-05 约2.32万字 20页立即下载

多模态图像配准方法的研究的中期报告.docx 多模态图像配准方法的研究的中期报告 [多模态图像配准方法的研究的中期报告] 一、研究背景和意义随着计算机视觉和医学影像技术的日益发展，人们对于图像配准的需求越来越多。图像配准是指将不同源的图像在空间位置上通过一定的方法对齐并重叠在一起，实现信息的相互参照和融合。由于不同图像拍摄时存在着不同的摄像参数、视角和处理方式等因素的影响，因此在多模态图像之间进行配准变得尤为关键和复杂。多模态图像配准是指两种或两种以上不同感官模态下的图像之间进行有效的对齐。多模态图像配准在医学诊断、遥感图像处理、机器人导航、计算机辅助设计等多个领域都有广泛的应用。二、研究方法在多模态图像配准方面，目前主要采用的方法

2024-03-18 约小于1千字 2页立即下载

多模态图像配准方法的研究的开题报告.docx 多模态图像配准方法的研究的开题报告一、研究背景及意义现代医学、地理信息科学、遥感技术等领域中，需要对多模态图像进行配准，以实现对观测对象的准确定位、分类和量化，因此多模态图像配准技术逐渐成为一种研究热点。多模态图像配准是指将不同成像模态（如MRI、CT等）或不同时间拍摄的同一目标的图像进行对齐，保证图像相应位置上的像素点表示同一实体或特性。因此，多模态图像配准方法的研究不仅在理论上具有重要意义，而且对于实际应用具有广泛的应用价值。二、国内外研究现状及不足之处当前，多模态图像配准方法主要基于特征匹配和变换模型，主要可以分为以下几类：基于特征的方法，基于相似度度量的方法和基于深度学习的方法

2024-04-21 约1.38千字 3页立即下载

基于机器学习的医学图像配准方法论文.docx 基于机器学习的医学图像配准方法论文摘要：随着医学图像技术的快速发展，医学图像配准技术在临床诊断和治疗中扮演着越来越重要的角色。机器学习作为一种强大的数据处理工具，为医学图像配准提供了新的解决方案。本文旨在探讨基于机器学习的医学图像配准方法，分析其优势、挑战和发展趋势。关键词：机器学习；医学图像配准；深度学习；特征提取；图像融合一、引言（一）机器学习在医学图像配准中的应用 1.内容一：机器学习的基本原理 1.1机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策的技术。 1.2机器学习通过算法分析数据，从中提取特征，并基于这些特征进行预测或分类。 1.3机器学习分为监督学习、无

2025-03-29 约5.17千字 11页立即下载

基于视觉语言模型的行人重识别方法和域泛化研究.docx 基于视觉语言模型的行人重识别方法和域泛化研究一、引言行人重识别（PersonRe-Identification，简称ReID）是计算机视觉领域中一项重要的任务，旨在通过不同的摄像头视角对同一行人进行识别。随着深度学习和人工智能技术的快速发展，基于视觉语言模型的行人重识别方法成为了研究的热点。然而，由于不同摄像头视角、光照条件、行人姿态等因素的影响，行人重识别任务面临着巨大的挑战。此外，域泛化问题也是该领域研究的重点之一。本文旨在探讨基于视觉语言模型的行人重识别方法和域泛化研究，以提高行人重识别的准确性和泛化能力。二、基于视觉语言模型的行人重识别方法 2.1视觉特征提取视觉特征提取是行人

2025-02-20 约4.49千字 9页立即下载

基于生成对抗网络GANs的多模态脑胶质瘤MR图像非刚性配准方法.docx PAGE2 脑胶质瘤MR图像非刚性配准方法研究摘要 医学图像配准在疾病定位、疾病诊断、放射治疗等方面发挥着至关重要的作用,实现高精度、效率的医学图像配准对于临床诊断检查、放射治疗都具有重大的研究和应用。然而，传统的医学图像配准方法配准速度慢、精度低。基于深度学习的图像配准方法需要大量的真实形变场来训练网络，以及常用的相似性度量指标无法适用于多模态图像配准。针对以上问题，本文提出一种基于生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）的无监督多模态医学图像配准方法。引入了对抗相似度网络来自动判断图像的相似度，不使用任何预定义的相

2024-12-22 约2.73万字 40页立即下载

基于生成对抗网络gans的多模态脑胶质瘤mr图像非刚性配准方法研究.docx PAGE2 摘要 医学图像配准在疾病定位、疾病诊断、放射治疗等方面发挥着至关重要的作用,实现高精度、效率的医学图像配准对于临床诊断检查、放射治疗都具有重大的研究和应用。然而，传统的医学图像配准方法配准速度慢、精度低。基于深度学习的图像配准方法需要大量的真实形变场来训练网络，以及常用的相似性度量指标无法适用于多模态图像配准。针对以上问题，本文提出一种基于生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）的无监督多模态医学图像配准方法。引入了对抗相似度网络来自动判断图像的相似度，不使用任何预定义的相似性度量指标。使用生成对抗式训练，训

2024-12-26 约2.73万字 39页立即下载

多模态医学图像配准算法研究的开题报告.docx 多模态医学图像配准算法研究的开题报告一、选题背景及研究意义近年来，随着医学影像技术的不断发展，多模态医学图像逐渐成为医生进行诊断和治疗的重要依据。不同模态医学图像之间的配准技术能够有效地将各种图像信息进行融合，提高诊断结果的准确性和可靠性。因此，多模态医学图像配准算法成为医学影像领域中的热点问题之一。 多模态医学图像配准的目的是将不同模态医学图像进行精确地对齐，使得不同图像之间的重叠区域达到最优。传统的单模态医学图像配准方法无法满足多模态医学图像的特殊需求，因此需要开发出适用于不同模态医学图像的多模态医学图像配准算法。该领域的研究对于提高医学影像的现代化水平、提高诊断和治疗水平、促进医学科

2024-01-12 约1.17千字 2页立即下载

基于集成准则的多模态图像配准的开题报告.docx 基于集成准则的多模态图像配准的开题报告一、研究背景及意义 多模态图像配准是许多医学图像处理应用领域中的一个重要问题，例如医学影像的关键区域提取，图像融合及医学影像诊断等。多模态图像之间存在着不同的形态、亮度及对比度等特征，因此进行多模态图像配准需要克服这些差异。现有的多模态图像配准方法主要基于特征点匹配或者互信息等局部特征的度量，容易受到图像噪声及大范围形变等因素的影响，导致配准结果不准确。因此，研究一种基于集成准则的多模态图像配准方法有着重要的理论和应用价值。对于多模态图像配准问题，考虑集成多个不同的局部模型，通过集成模型来消除模型个体的不可靠性，进而得到一个更加鲁棒的全局模型，从而提高

2023-07-21 约小于1千字 2页立即下载

一种新的医学图像配准算法评价方法.doc 一种新的医学图像配准算法性能评价方法张密*，吴效明华南理工大学生物医学工程,广州(510006) 摘要：本文研究图像配准算法的客观评价关键词：医学图像配准；配准算法评价；配准误差 A New Evaluation Method for the Algorithms Performance of Medical Image Registration ZHANG Mi*, WU Xiao-ming Biomedical Engineering of South China University of Technology, Guangzhou, PRC(510006)

2018-01-19 约7.98千字 5页立即下载