多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

作者：林家庆; 韩娟; 袁直敏; 彭佳林^*

来源：华侨大学学报(自然科学版), 2020, 41(03): 366-373.

• CT图像
• 方向校正
• 深度卷积网络
• 多任务回归网络

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.

• 单位
  华侨大学