检索结果-内蒙古大学图书馆

航天医学与医学工程 2008年第6期21卷 505-512页

作者：张麒汪源源复旦大学电子工程系上海200433

目的研究用梯度矢量流与粒子群优化算法实现多模态医学图像配准,提高配准的精度。方法算法对图像配准的特征空间、相似性测度、搜索策略3个方面进行改进:先由原始图像产生梯度矢量流场,作为配准的特征空间;然后提出并计算3种基于梯度矢... 详细信息

目的研究用梯度矢量流与粒子群优化算法实现多模态医学图像配准,提高配准的精度。方法算法对图像配准的特征空间、相似性测度、搜索策略3个方面进行改进:先由原始图像产生梯度矢量流场,作为配准的特征空间;然后提出并计算3种基于梯度矢量流场的相似性测度;最后使用结合了遗传算法交叉机制的粒子群优化算法找到两幅图像的最优变换。结果对仿真及实际医学图像的54次配准实验,表明该方法配准精度优于基于像素的粒子群优化方法和Walsh变换法。结论基于梯度矢量流与粒子群优化算法的图像配准方法能有效地实现多模态医学图像的配准。

关键词：图像配准多模态医学图像梯度矢量流粒子群优化

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多模态医学图像的勾画方法和装置、存储介质及电子设备

多模态医学图像的勾画方法和装置、存储介质及电子设备

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作者：周琦超马永康 361000 福建省厦门市自由贸易试验区厦门片区象屿路93号厦门国际航运中心C栋4层431单元A之十一

本申请公开了一种多模态医学图像的勾画方法和装置、存储介质及电子设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取待勾画的医学图像；将待勾画的医学图像输入到目标神经网络模型中，通过目标神经网络模型输出预测的目标层的第一模态的... 详细信息

标准号: CN116013475A

本申请公开了一种多模态医学图像的勾画方法和装置、存储介质及电子设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取待勾画的医学图像；将待勾画的医学图像输入到目标神经网络模型中，通过目标神经网络模型输出预测的目标层的第一模态的医学图像的勾画结果，其中，目标神经网络模型由训练样本集训练得到，训练样本集至少包括：第一模态样本图像和第一模态样本图像对应的勾画结果、第二模态样本图像以及第三模态样本图像。通过本申请，解决了相关技术中网络模型对多模态医学图像的勾画精度比较低的问题。

关键词：勾画网络模型样本图像目标神经医学图像第一模多模态医学图像训练样本集图像处理技术方法和装置存储介质电子设备输出预测第二模目标层模态申请

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多模态医学图像配准技术的分类与研究进展

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国外医学（生物医学工程分册） 2000年第4期23卷 206-211页

作者：高智勇李义兵钱勇先林家瑞华中理工大学生物医学工程研究所湖北武汉430074 湖北省咸宁医学院生物医学工程系湖北咸宁437100

多模态医学图像配准技术是目前医学图像处理中的研究热点 ,对于临床诊断和治疗有重要意义。本文首先分析了图像配准的过程 ,并在此基础上对配准方法进行了反映其本质的分类 ,然后综述了目前的一些主要的多模态医学图像的配准方法 ,最后... 详细信息

多模态医学图像配准技术是目前医学图像处理中的研究热点 ,对于临床诊断和治疗有重要意义。本文首先分析了图像配准的过程 ,并在此基础上对配准方法进行了反映其本质的分类 ,然后综述了目前的一些主要的多模态医学图像的配准方法 ,最后提出了医学图像配准研究中的几个主要问题。

关键词：多模态医学图像配准技术分类研究进展

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多模态医学图像的性能评价方法与系统

多模态医学图像的性能评价方法与系统

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作者：丛超王毅李晓光 400042 重庆市渝中区大坪长江支路10号大坪医院放射科

本发明涉及医学图像分析技术领域，公开了一种多模态医学图像的性能评价方法与系统，获取同一疾病的病例样本集，并获取所述病例样本集中每个病例样本对应的多模态医学图像序列；选取训练集与测试集，训练集与测试集均赋予同一病例级分... 详细信息

标准号: CN114202524A

本发明涉及医学图像分析技术领域，公开了一种多模态医学图像的性能评价方法与系统，获取同一疾病的病例样本集，并获取所述病例样本集中每个病例样本对应的多模态医学图像序列；选取训练集与测试集，训练集与测试集均赋予同一病例级分类标签；从训练集中提取出N种单模态特征向量；将N种单模态特征向量进行组合，得到种特征向量组合；针对每种特征向量组合对应训练一个分类模型，采用测试集进行测试，评价每个分类模型的分类性能，从而得到不同单模态医学图像组合形成的多模态医学图像对同一疾病的分类性能。本发明解决了现有技术进行单模态图像组合时缺少更客观的参考标准的技术问题，使单模态医学图像组合更客观、更准确、更现实。

关键词：单模态特征向量多模态医学图像病例样本测试集分类模型分类性能医学图像训练集医学图像分析参考标准分类标签图像组合性能评价疾病测试赋予

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多模态医学图像融合分类方法及装置、设备、存储介质

多模态医学图像融合分类方法及装置、设备、存储介质

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作者：王琳婧谢金城甄鑫张书旭廖煜良 510000 广东省广州市越秀区麓湖路横枝岗78号

本发明属于图像分类技术领域，公开了一种多模态医学图像融合分类方法，通过根据样本对象的不同扫描序列图像的特征数据学习投影到潜在共享空间获得潜在特征表示，通过一阶矩、二阶矩匹配以及多个潜在表征正则化项构建目标函数，对当前... 详细信息

标准号: CN116805380A

本发明属于图像分类技术领域，公开了一种多模态医学图像融合分类方法，通过根据样本对象的不同扫描序列图像的特征数据学习投影到潜在共享空间获得潜在特征表示，通过一阶矩、二阶矩匹配以及多个潜在表征正则化项构建目标函数，对当前投影矩阵进行迭代更新直至收敛，以及利用特征数据和标签数据训练得到分类模型，利用获得的目标投影矩阵对未知待测对象的特征数据投影到潜在共享空间获得新的特征数据输入分类模型分类，由此可以保留原始空间中的数据属性，减少信息损失，同时考虑不同模态间分布相似性，减少模态间差异，学习潜在共享空间的类内和类间关联，使不同类之间的区分度更大，从而提高分类准确性。

关键词：特征数据共享空间模态投影多模态医学图像矩阵分类准确性标签数据待测对象迭代更新分类模型模型分类目标函数目标投影扫描序列输入分类数据属性特征表示投影矩阵图像分类信息损失样本对象原始空间正则化项二阶矩区分度一阶矩构建匹配收敛图像关联融合学习分类保留

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多模态医学图像配准方法、系统、可读存储介质和设备

多模态医学图像配准方法、系统、可读存储介质和设备

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作者：尧俊田灿灿张政 201807 上海市嘉定区城北路2258号

本申请涉及一种多模态医学图像配准方法、系统、可读存储介质和设备，获取多模态医学图像和目标坐标系，目标坐标系包括解剖学坐标系和/或图像坐标系；目标坐标系是针对受试者的解剖学坐标系或模态图像所在的图像坐标系，而非一般采用... 详细信息

标准号: CN113689477A

本申请涉及一种多模态医学图像配准方法、系统、可读存储介质和设备，获取多模态医学图像和目标坐标系，目标坐标系包括解剖学坐标系和/或图像坐标系；目标坐标系是针对受试者的解剖学坐标系或模态图像所在的图像坐标系，而非一般采用的固定的世界坐标系，在目标坐标系下对多模态医学图像进行配准，可在不同于世界坐标系的目标坐标系中实现跨平面的三维方向的配准，解决相关技术难以实现三维方向的配准以及点配准和自动配准难以辨别扫描方位的问题，从而提高医学图像配准的准确性。

关键词：配准目标坐标系多模态医学图像世界坐标系图像坐标系三维方向解剖学可读存储介质模态图像扫描方位医学图像自动配准固定的平面的辨别申请

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多模态医学图像的勾画方法和装置、存储介质及电子设备

多模态医学图像的勾画方法和装置、存储介质及电子设备

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作者：周琦超马永康 361000 福建省厦门市自由贸易试验区厦门片区象屿路93号厦门国际航运中心C栋4层431单元A之十一

标准号: CN116013475B

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多模态医学图像的分割方法及终端设备

多模态医学图像的分割方法及终端设备

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作者：闫凯李志成 518000 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068号

本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种多模态医学图像的分割方法及终端设备，包括：获取待分割的数据集，所述数据集中包括对同一拍摄对象的目标部位拍摄得到的多种模态的医学图像；利用训练后的分割模型对所述待分割的数据集进行... 详细信息

标准号: CN111145147B

本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种多模态医学图像的分割方法及终端设备，包括：获取待分割的数据集，所述数据集中包括对同一拍摄对象的目标部位拍摄得到的多种模态的医学图像；利用训练后的分割模型对所述待分割的数据集进行图像分割，得到所述待分割的数据集对应的分割结果；其中，所述训练后的分割模型为基于训练集进行半监督迭代训练后得到的分割模型，所述训练集包括至少一组已标记的数据集和多组未标记的数据集，每组数据集中包括对同一拍摄对象的目标部位拍摄得到的多种模态的医学图像。通过上述方法，在提高多模态医学图像分割效率的同时，有效提高了多模态医学图像分割结果的准确率。

关键词：数据集多模态医学图像分割模型分割分割结果目标部位拍摄对象医学图像训练集模态图像处理技术迭代训练数据集中图像分割终端设备拍摄半监督组数据准确率申请

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多模态医学图像分类方法与装置

多模态医学图像分类方法与装置

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作者：刘东博文艺 610000 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区天府四街199号1栋33层

本发明涉及图像分类领域，为了提高医学图像分类效果，提供了一种多模态医学图像分类方法与装置，通过构建单模态模型，并将中间层参数进行共享，使得模型在对不同模态的图像进行特征提取时具有更好的一致性；其次，对单模态模型加入了... 详细信息

标准号: CN117557866A

本发明涉及图像分类领域，为了提高医学图像分类效果，提供了一种多模态医学图像分类方法与装置，通过构建单模态模型，并将中间层参数进行共享，使得模型在对不同模态的图像进行特征提取时具有更好的一致性；其次，对单模态模型加入了顶层参数共享，使得模型可以提取到多模态图像的高维共有特征，以此提高分类准确性。

关键词：单模态多模态医学图像图像分类准确性参数共享分类效果特征提取图像分类医学图像多模态中间层顶层高维构建模态共享分类

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多模态医学图像配准模型训练方法、配准方法、系统及设备

多模态医学图像配准模型训练方法、配准方法、系统及设备

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作者：王少彬张云白璐陈颀陈宇丁生苟黄玉玲袁星星 100089 北京市海淀区学院路30号科大天工大厦A座5层02、03室

本申请涉及一种多模态医学图像配准模型训练方法、配准方法、系统及设备，应用于医学图像配准技术领域，其方法包括：对医学数据图像样本进行预处理，生成参考图像矢量序列、移动图像矢量序列、3D参考图像矢量序列和3D移动图像矢量序列... 详细信息

标准号: CN115375971B

本申请涉及一种多模态医学图像配准模型训练方法、配准方法、系统及设备，应用于医学图像配准技术领域，其方法包括：对医学数据图像样本进行预处理，生成参考图像矢量序列、移动图像矢量序列、3D参考图像矢量序列和3D移动图像矢量序列；将参考图像矢量序列、移动图像矢量序列、3D参考图像矢量序列和3D移动图像矢量序列输入图像配准网络模型，生成形变场；基于形变场和损失函数计算网络损失；基于误差反向传播算法调整图像配准网络模型的参数；重复执行输入图像样本、计算网络损失和调整模型参数的过程，直至损失函数不再减小时完成训练，得到训练好的图像配准网络模型。本申请具有提高配准结果的稳定性的效果。

关键词：矢量序列参考图像移动图像网络模型配准计算网络输入图像损失函数图像配准形变多模态医学图像误差反向传播预处理系统及设备模型参数配准技术配准模型算法调整图像样本医学数据医学图像重复执行申请样本应用

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