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影像医学

多模态医学影像智能配准技术

作者：郑元杰,隋晓丹,贾伟宽等

出版社：中国科学技术出版社出版时间：2023-06-01

开本： 16开 页数： 103

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多模态医学影像智能配准技术版权信息

ISBN：9787504698940
条形码：9787504698940 ; 978-7-5046-9894-0
装帧：暂无
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
医学
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影像医学

多模态医学影像智能配准技术内容简介

本书围绕单模态/多模态医学影像对称配准问题展开了一系列研究工作，探讨如何使用深度学习算法来提高医学影像配准的性能，解决医学影像配准的难题，并针对医学影像配准领域存在的图像对称配准、多模态医学影像配准过程中相似度度量，以及医学影像配准算法研究过程中有标签数据获取困难等问题展开研究。

多模态医学影像智能配准技术目录

前言/ 001 第1章绪论/001 1.1研究背景及意义/ 001 1.1.1医学影像分析技术的发展/001 1.1.2深度学展及在医学影像分析中的应用/ 0021.1.3医学影像配准及其临床意义/ 005 1.2本书研究内容/ 007 1.3本书创新点/008 1.4本书结构 / 009 第2章医学影像配准问题及国内外研究现状/011 2.1引言/ 011 2.2医学影像配准问题/ 012 2.2.1问题描述/ 012 2.2.2图像配准的变换模型/ 014 2.2.3图像配准的目标函数/ 016 2.2.4图像配准的优化方法/ 018 2.3基于传统算法的医学影像配准方法国内外研究现状/ 02.3.1单模态和多模态图像配准方法/ 0 2.3.2图像对称配准方法/ 021 2.4基于深度学学影像配准方法国内外研究现状/ 0222.4.1全监督配准算法/ 022 2.4.2基于相似度度量的配准算法/ 0232.4.3基于对抗网络的配准算法/ 0242.5本章小结/ 025 第3章单模态图像对称配准深度卷积神经网络算法研究/0263.1引言/ 026 3.2问题描述/ 027 3.3单模态图像对称配准深度卷积神经网络算法/ 0293.3.1对称配准模型结构图/ 029 3.3.2端到端模型网络结构/ 030 3.3.3空间变换层/ 031 3.3.4伪中心模板/ 032 3.3.5损失函数/ 033 3.4实验与分析 / 035 3.4.1实验环境配置/ 035 3.4.2实验数据集及预处理/ 035 3.4.3实施细节/ 037 3.4.4评价标准/ 038 3.4.5结果分析/ 038 3.5本章小结/ 042 第4章多模态图像对称配准生成对抗网络研究/ 0434.1引言/ 043 4.2问题描述/ 044 4.3多模态图像对称配准生成对抗网络算法/ 046 4.3.1基于生成对抗网络的图像对称配准算法/ 0474.3.2生成器网络结构/ 048 4.3.3判别器网络结构/ 048 4.3.4整体网络结构/ 048 4.3.5损失函数/ 050 4.4实验与分析/ 053 4.4.1实验环境配置/ 053 4.4.2对比方法/ 053 4.4.3实验数据集及预处理/ 0544.4.4实施细节/ 055 4.4.5结果分析/ 057 4.5本章小结/ 067 第5章多模态图像分割与配准对抗学研究/0685.1引言/ 068 5.2问题描述/ 069 5.3多模态图像分割与配准对抗学/ 072 5.3.1分割与配准对抗学结构图/ 0725.3.2基于分割驱动的配准网络/ 073 5.3.3多光谱眼底图像血管分割网络/ 0755.3.4损失函数/ 076 5.4实验与分析 / 079 5.4.1实验环境配置/ 079 5.4.2实验数据集/ 079 5.4.3定量测量/ 079 5.4.4结果分析/ 080 5.5本章小结/ 084 第6结与展望/ 085 6.1本书工作内结/ 0856.2本研究工作展望/ 086 参考文献/088

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