基于深度學(xué)習(xí)的CT-MR圖像聯(lián)合配準(zhǔn)分割方法

摘要： 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)和分割是醫(yī)學(xué)圖像分析中的兩項(xiàng)重要任務(wù)，將其相結(jié)合可以有效提升兩者的精度，但現(xiàn)有的單模態(tài)圖像聯(lián)合配準(zhǔn)分割框架難以適用于多模態(tài)圖像。針對(duì)以上問題，提出基于模態(tài)一致性監(jiān)督和多尺度鄰域描述符的CT-MR圖像聯(lián)合配準(zhǔn)分割框架，包含一個(gè)多模態(tài)圖像配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)和兩個(gè)分割網(wǎng)絡(luò)。聯(lián)合配準(zhǔn)分割框架利用多模態(tài)圖像配準(zhǔn)產(chǎn)生的形變場在兩種模態(tài)的分割結(jié)果之間建立對(duì)應(yīng)的形變關(guān)系，并設(shè)計(jì)模態(tài)一致性監(jiān)督...