基于深度学习的2D/3D医学图像配准研究

来源 :中国生物医学工程学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户：hlwerewolf

【摘要】

：

2D/3D配准在临床诊断和手术导航规划中有着广泛的应用,可解决医学图像领域中不同维度图像存在信息缺失的问题,能辅助医生在术中精准定位患者的病灶。常规的2D/3D配准方法主要依赖于图像的灰度进行配准,但非常耗时,不利于临床实时性的需求,并且配准过程中容易陷入局部最优值。提出用深度学习的方法来解决2D/3D医学图像配准问题。采用一个基于深度学习的卷积神经网络,通过网络对数字影像重建技术(DRR)进行训

【作者】

：

陈向前郭小青周钢樊瑜波王豫

【机构】

：

北京航空航天大学生物与医学工程学院

【出处】

：

中国生物医学工程学报

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

2D/3D配准深度学习卷积神经网络 2D/3D registrationdeep learningconvolutional neural networks

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