【摘 要】
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动态对比增强磁共振影像（Dynamic-contrast Enhanced Magnetic Resonance Imaging,DCE-MRI）可以显示平扫影像中不明确的病灶区域,因此被广泛用于乳腺癌的早期诊断中。在检查过程中,患者的呼吸行为等会导致乳腺部位的形变,导致对于同层面不同时相的乳腺区域出现错位。此外,造影剂随时间的衰减也会对配准效果造成一定程度的影响。本文针对现有配准方法存在的准确率
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动态对比增强磁共振影像（Dynamic-contrast Enhanced Magnetic Resonance Imaging,DCE-MRI）可以显示平扫影像中不明确的病灶区域,因此被广泛用于乳腺癌的早期诊断中。在检查过程中,患者的呼吸行为等会导致乳腺部位的形变,导致对于同层面不同时相的乳腺区域出现错位。此外,造影剂随时间的衰减也会对配准效果造成一定程度的影响。本文针对现有配准方法存在的准确率低、耗时长和小区域配准效果差等问题,开展了如下工作:（1）针对传统刚性配准方法耗时长且容易陷入局部最优,以及改进后的混合优化方法获取标签难等问题,提出了一种端到端模型。该模型通过直接优化乳腺轮廓间的互信息学习变换参数,在解决线性形变的同时保留了乳腺内部区域的信息。与传统的刚性配准算法相比,该方法具有更高的配准精度。（2）传统非刚性配准方法耗时长、而深度学习方法标签难获取且对小区域配准效果差,为此本文提出了一种基于注意力机制和空间变换网络（Spatial Transformer Network,STN）的无监督非刚性配准方法。该方法通过编码器结合注意力机制构建配准网络,在生成形变场时获取灰度变化,避免插值时丢失病灶点的灰度信息。因此该模型在解决非刚性形变的同时保留了增强图像的病灶信息。（3）针对乳腺DCE-MRI影像配准问题,设计开发了集成本文提出的刚性和非刚性配准算法的乳腺MRI影像配准系统。该系统以造影前及造影后乳腺MRI图像作为输入,最终输出在轮廓和内部区域均对齐的造影后序列图像。
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