【摘 要】
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肝脏图像配准技术是利用计算机对肝脏疾病进行辅助诊断的基础,特别是在肝癌化疗、肝脏手术切割、肿瘤切除等方面发挥着重要作用。本文以三维肝脏CT图像作为研究对象,结合肝脏图像的特点并利用深度学习技术,对肝脏图像的无监督配准方法进行深入研究,主要工作和贡献如下:（1）在经典的U-Net模型基础上,设计了一个边缘损失约束下的肝脏图像形变配准网络,对三维肝脏CT图像进行配准。通过引入Inception模块,以
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肝脏图像配准技术是利用计算机对肝脏疾病进行辅助诊断的基础,特别是在肝癌化疗、肝脏手术切割、肿瘤切除等方面发挥着重要作用。本文以三维肝脏CT图像作为研究对象,结合肝脏图像的特点并利用深度学习技术,对肝脏图像的无监督配准方法进行深入研究,主要工作和贡献如下:（1）在经典的U-Net模型基础上,设计了一个边缘损失约束下的肝脏图像形变配准网络,对三维肝脏CT图像进行配准。通过引入Inception模块,以促进网络整合不同尺度的特征,提高模型的鲁棒性;通过引入金字塔输入模块,构建编码路径的多尺度图像输入,使得网络提取到的图像特征更丰富、更具有层次性;通过引入SCAM卷积注意力模块,分别学习不同通道和空间位置的重要性,提高网络的整体性能;通过引入边缘相似度损失,使得网络更好地感知肝脏图像结构的纹理信息,提高配准质量。在来自不同中心的肝脏图像数据集上的测试结果表明,该网络与当下流行的算法相比,能够用更少的模型参数达到更高的配准精度。（2）为了解决大形变肝脏图像配准精度低的问题,设计了一种多分辨率损失约束下的多尺度级联肝脏图像配准网络。该网络从不同尺度融合子网络内部和子网络间的形变场信息,合成包含更多位移细节信息的级联形变场,从而降低大位移形变场的生成难度,更好地实现大形变图像中局部细小区域的精确配准。该网络不仅利用最后一个网络层的输出结果,而且还利用最后一级子网络解码器中不同分辨率的卷积层输出结果来计算损失函数,从多个分辨率对网络进行约束,促进网络更好地优化,使损失函数与网络结构的多尺度输出相契合,提高配准精度。在来自不同中心的肝脏图像数据集上的测试结果表明,该多尺度级联网络能够在配准精度上实现对其它级联方法的跨层级超越,用更少的参数实现了更优的配准效果。
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