基于多尺度位置感知网络的脑部MR图像配准

作     者：杜晓刚 孙浩轩 王营博 雷涛 DU Xiao-gang;SUN Hao-xuan;WANG Ying-bo;LEI Tao

作者机构：陕西科技大学陕西省人工智能联合实验室陕西西安710021 陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021 

基　　金：国家自然科学基金项目(61861024、62271296、62201334) 陕西省教育厅科研计划基金项目(23JP022、23JP014) 陕西省重点研发计划基金项目(2024GX-YBXM-121) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2025年第46卷第3期

页      码：879-885页

摘      要：为提高基于深度学习的可变形配准在图像复杂形变区域的配准精度,提出一种用于脑部MR图像配准的多尺度位置感知网络。设计一个位置感知注意力模块,分别沿3个坐标方向使用一维池化将位置信息编码生成特征图,定位图像的复杂形变区域;在编解码连接处使用多尺度策略,采用空洞卷积提取多尺度特征并融合,增强复杂形变特征的表达能力。在脑部MR数据集上进行配准实验,其结果表明,与主流方法相比,所提配准网络取得了更高的配准精度。

主 题 词：深度学习 可变形配准 无监督学习 位置感知 区域定位 特征融合 多尺度特征 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2025.03.032

馆 藏 号：203157999...