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一种基于无监督深度学习的肺部CT图像配准方法
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发明专利
专利类型 -
已下证
专利状态 -
2020102868052
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2020102868052 | 专利名称 | 一种基于无监督深度学习的肺部CT图像配准方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06T7/33(2017.01),G06T7/12(2017.01),G06T7/00(2017.01),G06N3/0464(2023.01),G06N3/084(2023.01),G06N3/088(2023.01) |
| 申请人 | 中南大学 | 申请地址 | 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号民主楼312 |
| 发明人 | 赵于前 | 申请日期 | 2020-04-13 |
| 下证状态 | 已下证 | 更新时间 | 2026-10-25 17:30:00 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于无监督深度学习的肺部CT图像配准方法。首先应用由滑动窗口和反向采样组成的预处理方法将肺部CT图像对划分成若干个便于神经网络模型处理的中间图像块对；随后使用由“缩减路径”、“扩张路径”、后续卷积层以及空间变换层组成的频繁连接U型卷积神经网络模型提取、融合图像特征，并输出与中间图像块对对应的密集位移场块和变形图像块；最后应用由边缘裁剪和重叠区域均值化组成的后处理方法将若干个变形图像块和密集位移场块拼接缝合成与原始肺部CT图像大小一致的变形图像和密集位移场。与已有配准算法相比，本发明方法完全自动，运行速度快且配准精度高。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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