基于深度学习的多图像特征融合与模态转换的婴儿脑部MRI配准研究

项目来源

山东省自然科学基金

项目主持人

张林涛

项目受资助机构

临沂大学

立项年度

2020

立项时间

未公开

项目编号

ZR2020QF011

项目级别

省级

研究期限

未知 / 未知

受资助金额

15.00万元

学科

信息科学

学科代码

未公开

基金类别

青年基金

关键词

磁共振图像 ; 图像配准 ; 图像分割 ; MRI ; Image registration ; Image segmentation

参与者

姜永见

参与机构

未公开

项目标书摘要:本研究在今年的研究进展主要包括:基于神经网络模型的级联配准策略和基于深度学习模型的疾病预测研究方法。研究组针对脑图像大形变问题和大脑局部复杂结构配准问题进行研究,提出了一种级联配准策略解决大形变问题,在级联配准后期的精配准阶段,通过损失函数的约束调整解决局部细微结构的配准问题。此外研究组还结合访学合作项目的背景,对基于深度学习模型提取脑MRI图像特征进行疾病预测的潜力进行了初步探索。

Application Abstract: The research progress of this study this year mainly includes cascade registration strategy based on neural network models and disease prediction research methods based on deep learning models.The research group researched the problem of large deformation in brain images and the registration of complex local brain structures and proposed a cascaded registration strategy to solve the problem of large deformation.In the precision registration stage of the later stage of cascaded registration,the registration problem of local fine structures is solved by adjusting the constraints of the loss function.In addition,the research group also explored the potential of extracting brain MRI image features for disease prediction based on deep learning models,taking into account the background of the visiting study cooperation project.

项目受资助省

山东省

联系人信息

姜永见:jiangyongjian@lyu.edu.cn

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