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摘要
本发明涉及一种可变形医学图像配准方法及系统。该方法包括：获取医学影像数据集,并对其进行预处理,然后划分为训练集和测试集；构建基于双判别器对抗学习的可变形图像配准模型,包括一个生成器和两个判别器；构建目标损失函数,分别包括正则项损失、重加权损失、全局判别器的对抗损失和局部判别器的对抗损失；将训练集中的待配准图像对作为网络模型的输入,基于目标损失函数对网络模型进行迭代训练,得到预训练的配准模型；将测试集中的待配准图像对输入至预训练的配准模型中,得到配准图像。本发明能够在医学图像训练样本缺乏标注信息的情况下,提高医学图像配准精度,并增强配准方法和系统的泛化能力。
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