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基于深度学习的冠状动脉造影前后单模医学图像配准方法[发明专利]

专利名称：基于深度学习的冠状动脉造影前后单模医学图像配准方法

专利类型：发明专利

发明人：王筱斐，张洪刚，王伟，陈东浩，吴芮葭，刘旭卿

申请号：CN202111458315.7

申请日：20211202

公开号：CN114119688A

公开日：

20220301

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：基于深度学习的冠状动脉造影前后单模医学图像配准方法，涉及医学图像配准技术领域，解决现有配准方法匹配位置难度较大，计算量大，速度缓慢等问题，本发明训练神经网络模型、数据读取和图像配准三个步骤将基于深度学习的图像分割技术应用到冠状动脉造影前后单模图像配准中。实现端到端的自动完成冠脉造影图像的单模配准任务。本发明首次将深度学习应用于冠脉造影领域的单模图像配准任务。利用血管区域的信息辅助网络更好地分割导管区域。本发明应用多种方法提高了待配准图像偏移量的准确性，提高了配准精度。

申请人：北京邮电大学

地址：100876 北京市海淀区西土城路10号

国籍：CN

代理机构：北京挺立专利事务所(普通合伙)

代理人：叶盛

本文发布于:2024-09-20 13:56:20，感谢您对本站的认可！

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