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本发明提供一种跨模态医学图像配准方法及计算机可读存储介质,方法包括:构建全分辨率残差配准网络的跨模态医学图像配准模型;包括:采用全分辨率流连接浮动图像和参考图像,依次将与全分辨率流并行的多尺度残差流返回的残差相加以丰富全分辨率流的全分辨特征信息;通过连续的残差学习模块逐步减少通道数,并通过3D卷积模块估计全分辨率变形场;基于全分辨率变形场,通过空间变换网络对浮动图像进行扭曲,以评估扭曲后的浮动图像与参考图像之间的相似性;训练模型;输入待配准的浮动图像及参考图像进行配准得到多模态图像配准。通过增加
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112232362 A (43)申请公布日 2021.01.15 (21)申请号 202011215732.4 (22)申请日 2020.11.04 (71)申请人 清华大学深圳国际研究生院
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