包邮多模态医学影像智能配准技术

前言/ 001 第1章绪论/001 1.1研究背景及意义/ 001 1.1.1医学影像分析技术的发展/001 1.1.2深度学展及在医学影像分析中的应用/ 0021.1.3医学影像配准及其临床意义/ 005 1.2本书研究内容/ 007 1.3本书创新点/008 1.4本书结构 / 009 第2章医学影像配准问题及国内外研究现状/011 2.1引言/ 011 2.2医学影像配准问题/ 012 2.2.1问题描述/ 012 2.2.2图像配准的变换模型/ 014 2.2.3图像配准的目标函数/ 016 2.2.4图像配准的优化方法/ 018 2.3基于传统算法的医学影像配准方法国内外研究现状/ 02.3.1单模态和多模态图像配准方法/ 0 2.3.2图像对称配准方法/ 021 2.4基于深度学学影像配准方法国内外研究现状/ 0222.4.1全监督配准算法/ 022 2.4.2基于相似度度量的配准算法/ 0232.4.3基于对抗网络的配准算法/ 0242.5本章小结/ 025 第3章单模态图像对称配准深度卷积神经网络算法研究/0263.1引言/ 026 3.2问题描述/ 027 3.3单模态图像对称配准深度卷积神经网络算法/ 0293.3.1对称配准模型结构图/ 029 3.3.2端到端模型网络结构/ 030 3.3.3空间变换层/ 031 3.3.4伪中心模板/ 032 3.3.5损失函数/ 033 3.4实验与分析 / 035 3.4.1实验环境配置/ 035 3.4.2实验数据集及预处理/ 035 3.4.3实施细节/ 037 3.4.4评价标准/ 038 3.4.5结果分析/ 038 3.5本章小结/ 042 第4章多模态图像对称配准生成对抗网络研究/ 0434.1引言/ 043 4.2问题描述/ 044 4.3多模态图像对称配准生成对抗网络算法/ 046 4.3.1基于生成对抗网络的图像对称配准算法/ 0474.3.2生成器网络结构/ 048 4.3.3判别器网络结构/ 048 4.3.4整体网络结构/ 048 4.3.5损失函数/ 050 4.4实验与分析/ 053 4.4.1实验环境配置/ 053 4.4.2对比方法/ 053 4.4.3实验数据集及预处理/ 0544.4.4实施细节/ 055 4.4.5结果分析/ 057 4.5本章小结/ 067 第5章多模态图像分割与配准对抗学研究/0685.1引言/ 068 5.2问题描述/ 069 5.3多模态图像分割与配准对抗学/ 072 5.3.1分割与配准对抗学结构图/ 0725.3.2基于分割驱动的配准网络/ 073 5.3.3多光谱眼底图像血管分割网络/ 0755.3.4损失函数/ 076 5.4实验与分析 / 079 5.4.1实验环境配置/ 079 5.4.2实验数据集/ 079 5.4.3定量测量/ 079 5.4.4结果分析/ 080 5.5本章小结/ 084 第6结与展望/ 085 6.1本书工作内结/ 0856.2本研究工作展望/ 086 参考文献/088