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多模態醫學影像智能配準技術 版權信息
- ISBN：9787504698940
- 條形碼：9787504698940 ; 978-7-5046-9894-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
多模態醫學影像智能配準技術 內容簡介
本書圍繞單模態/多模態醫學影像對稱配準問題展開了一系列研究工作，探討如何使用深度學習算法來提高醫學影像配準的性能，解決醫學影像配準的難題，并針對醫學影像配準領域存在的圖像對稱配準、多模態醫學影像配準過程中相似度度量，以及醫學影像配準算法研究過程中有標簽數據獲取困難等問題展開研究。
多模態醫學影像智能配準技術 目錄
前言/ 001
第1章緒論/001
1.1研究背景及意義/ 001
1.1.1醫學影像分析技術的發展/001
1.1.2深度學展及在醫學影像分析中的應用/ 0021.1.3醫學影像配準及其臨床意義/ 005
1.2本書研究內容/ 007
1.3本書創新點/008
1.4本書結構 / 009
第2章醫學影像配準問題及國內外研究現狀/011
2.1引言/ 011
2.2醫學影像配準問題/ 012
2.2.1問題描述/ 012
2.2.2圖像配準的變換模型/ 014
2.2.3圖像配準的目標函數/ 016
2.2.4圖像配準的優化方法/ 018
2.3基于傳統算法的醫學影像配準方法國內外研究現狀/ 02.3.1單模態和多模態圖像配準方法/ 0
2.3.2圖像對稱配準方法/ 021
2.4基于深度學學影像配準方法國內外研究現狀/ 0222.4.1全監督配準算法/ 022
2.4.2基于相似度度量的配準算法/ 0232.4.3基于對抗網絡的配準算法/ 0242.5本章小結/ 025
第3章單模態圖像對稱配準深度卷積神經網絡算法研究/0263.1引言/ 026
3.2問題描述/ 027
3.3單模態圖像對稱配準深度卷積神經網絡算法/ 0293.3.1對稱配準模型結構圖/ 029
3.3.2端到端模型網絡結構/ 030
3.3.3空間變換層/ 031
3.3.4偽中心模板/ 032
3.3.5損失函數/ 033
3.4實驗與分析 / 035
3.4.1實驗環境配置/ 035
3.4.2實驗數據集及預處理/ 035
3.4.3實施細節/ 037
3.4.4評價標準/ 038
3.4.5結果分析/ 038
3.5本章小結/ 042
第4章多模態圖像對稱配準生成對抗網絡研究/ 0434.1引言/ 043
4.2問題描述/ 044
4.3多模態圖像對稱配準生成對抗網絡算法/ 046
4.3.1基于生成對抗網絡的圖像對稱配準算法/ 0474.3.2生成器網絡結構/ 048
4.3.3判別器網絡結構/ 048
4.3.4整體網絡結構/ 048
4.3.5損失函數/ 050
4.4實驗與分析/ 053
4.4.1實驗環境配置/ 053
4.4.2對比方法/ 053
4.4.3實驗數據集及預處理/ 0544.4.4實施細節/ 055
4.4.5結果分析/ 057
4.5本章小結/ 067
第5章多模態圖像分割與配準對抗學研究/0685.1引言/ 068
5.2問題描述/ 069
5.3多模態圖像分割與配準對抗學/ 072
5.3.1分割與配準對抗學結構圖/ 0725.3.2基于分割驅動的配準網絡/ 073
5.3.3多光譜眼底圖像血管分割網絡/ 0755.3.4損失函數/ 076
5.4實驗與分析 / 079
5.4.1實驗環境配置/ 079
5.4.2實驗數據集/ 079
5.4.3定量測量/ 079
5.4.4結果分析/ 080
5.5本章小結/ 084
第6結與展望/ 085
6.1本書工作內結/ 0856.2本研究工作展望/ 086
參考文獻/088
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