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专利号	2019108288077	专利名称	一种基于神经网络的无监督三维医学图像配准方法及系统
专利类型	发明专利	国际分类	G06T7/33(2017.01),G06N3/04(2006.01)
申请人	济南大学	申请地址	250022 山东省济南市市中区南辛庄西路336号
发明人	赵秀阳	申请日期	2019-09-03
下证状态	未知	更新时间	2026-08-19 16:39:14
专利摘要	本发明提供一种基于神经网络的无监督三维医学图像配准方法及系统，包括：图像采集；对获取到的三维医学图像进行预处理；训练神经网络，得到训练好的神经网络模型；将待配准的医学图像输入训练好的神经网络模型进行配准，得到并输出配准图像。其中，本发明基于变形场变形场变形场以及基于变形后的图像变形后的图像变形后的图像变形后的图像利用损失函数计算固定图像IF与所述变形后的图像之间的损失函数值，并对神经网络进行反向传播优化，直至计算所得的损失函数值不再变小或网络训练达到预先设定的训练迭代次数，神经网络训练完成，得到训练好的神经网络模型。本发明用于实现医学图像配准。

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