基于嵌套密集连接U-net的无监督MR图像配准

作者：李姗姗; 马英君; 王红艳

来源：信息技术, 2021, (12): 71-76.

DOI：10.13274/j.cnki.hdzj.2021.12.013

• 深度学习
• 无监督配准
• 医学图像
• 改进U-net

三维医学图像配准具有重要的临床应用价值。文中提出一种基于无监督端到端的MR图像配准方法,该方法使用基于嵌套密集连接的U-net作为可变形配准网络,在训练的过程中不需要地面真实变形场等监督信息,可以一次性预测整个变形场。通过数据集ADNI,将该方法与现有比较流行的配准方法在精度方面进行了比较。

• 单位
  昆明理工大学; 自动化学院; 山东政法学院; 中国电信股份有限公司