【摘 要】
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为提高卷积神经网络在医学图像上的配准性能,提出一种双通道级联注意力网络用于医学图像配准。针对浮动图像和固定图像,用两个卷积神经网络对配准场进行估计;用配准场级联策略提高配准场变形估计性能;在配准场估计过程中引入注意力机制用于自动学习和优化注意力特征并分配特征权重,进一步加强特征表达能力,提高配准性能。通过对脑部图像和肺部图像的配准实验分析,验证了该方法的有效性和准确性。
【机 构】
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中国计量大学电子信息与通信研究所,中国计量大学计算机应用与技术研究所,中国计量大学浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672476),浙江省大学生科研创新活动计划基金项目(2019R409055)。
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为提高卷积神经网络在医学图像上的配准性能,提出一种双通道级联注意力网络用于医学图像配准。针对浮动图像和固定图像,用两个卷积神经网络对配准场进行估计;用配准场级联策略提高配准场变形估计性能;在配准场估计过程中引入注意力机制用于自动学习和优化注意力特征并分配特征权重,进一步加强特征表达能力,提高配准性能。通过对脑部图像和肺部图像的配准实验分析,验证了该方法的有效性和准确性。
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