公开(公告)号：CN119205863A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411711036.0

申请日：2024-11-27

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 李含贝 ,  张余 ,  左强

IPC: G06T7/33 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯神经架构搜索的跨模态医学图像配准方法及系统，包括：数据预处理模块、搜索空间模块和贝叶斯优化模块；数据预处理模块获取目标跨模态医学图像配准任务的图像数据并进行图像去噪、对比度调整和刚性配准；搜索空间模块设计一个含特征自适应融合块的全卷积双U形参数化神经架构搜索空间；贝叶斯优化模块利用损失函数和验证指标，在搜索空间的约束下，构建模态自适应配准网络架构设计的最优化问题，并采用贝叶斯优化求解，获得最优网络架构。本发明针对目标配准任务的模态特点，生成一种以最小偏差提取与融合跨模态图像特征的自适应网络架构，无需人工干预即可自动优化，适用于跨模态医学图像配准，实现配准性能显著提升。

公开(公告)号：CN119205863B

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411711036.0

申请日：2024-11-27

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 李含贝 ,  张余 ,  左强

IPC: G06T7/33 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯神经架构搜索的跨模态医学图像配准方法及系统，包括：数据预处理模块、搜索空间模块和贝叶斯优化模块；数据预处理模块获取目标跨模态医学图像配准任务的图像数据并进行图像去噪、对比度调整和刚性配准；搜索空间模块设计一个含特征自适应融合块的全卷积双U形参数化神经架构搜索空间；贝叶斯优化模块利用损失函数和验证指标，在搜索空间的约束下，构建模态自适应配准网络架构设计的最优化问题，并采用贝叶斯优化求解，获得最优网络架构。本发明针对目标配准任务的模态特点，生成一种以最小偏差提取与融合跨模态图像特征的自适应网络架构，无需人工干预即可自动优化，适用于跨模态医学图像配准，实现配准性能显著提升。