基于多尺度强化学习的CT-X图像配准方法及装置
公开
摘要
基于多尺度强化学习的CT‑X图像配准方法及装置，能够实现自动将术前CT图像配准至术中X图像上，配准时间短，配准精度高。方法包括：(1)设计带权重奖励的智能体；(2)对浮动图像进行空间降维；(3)浮动图像与目标图像域适应；(4)执行多尺度智能体策略。
基本信息
专利标题 ：
基于多尺度强化学习的CT-X图像配准方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627054A
申请号 ：
CN202210133633.4
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-02-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
肖德强耿海霄范敬凡宋红杨健
申请人 ：
北京理工大学
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学
代理机构 ：
北京市中闻律师事务所
代理人 ：
冯梦洪
优先权 ：
CN202210133633.4
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/30 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
