典型文献
基于深度学习分割掩膜的胸片图像配准技术及其应用
文献摘要：
医学图像配准技术对临床诊断治疗具有重要意义.相比传统的图像配准方法,目前基于深度学习的配准方法提高了配准的精度和速度.为了将深度学习图像配准技术应用于胸片的配准以及减影分析,本研究先采用深度学习掩膜对原始胸片进行预处理,然后以掩膜图像作为输入,以ResUNet网络作为配准框架来实现胸片图像配准,最后评估配准效果.结果显示深度学习掩膜结合深度学习图像配准方法训练出的模型在胸片配准上具有良好的图像配准精度.这种基于掩膜的深度学习配准模型可以较好地应用于胸片的减影分析.
文献关键词：
胸片;深度学习;分割掩膜;图像配准;减影分析
中图分类号：
作者姓名：
刘远明;王小义;郭琳;夏丽;权申文;钱令军;李宏军
作者机构：
深圳市智影医疗科技有限公司,广东深圳518000;青海省第四人民医院,青海西宁810007;首都医科大学附属北京佑安医院,北京100069
文献出处：
引用格式：
[1]刘远明;王小义;郭琳;夏丽;权申文;钱令军;李宏军-.基于深度学习分割掩膜的胸片图像配准技术及其应用)[J].中国医学物理学杂志,2022(10):1231-1235
A类：
减影分析
B类：
分割掩膜,胸片,医学图像配准,诊断治疗,配准方法,ResUNet,后评估,方法训练,练出,配准精度
AB值：
0.171705
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