一种基于频域和图像域特征的脑部MRI配准方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于频域和图像域特征的脑部MRI配准方法，应用于医学图像处理技术领域，包括：对脑部MRI数据集进行数据预处理；随机选取一对图像作为浮动图像和固定图像，进行拼接与处理，并分别利用小波变换和旋转窗Transformer进行特征提取，得到最优特征提取图；解码最优特征提取图得到配准变形场；将浮动图像与配准变形场输入空间变换网络,得到配准图像；对固定图像和配准图像进行相似性测度，并对配准变形场中的边界对齐以及折叠点进行优化。该方法通过使用双通道提取图像的小波域特征和图像域特征，使用结构相似性损失促进图像解剖区域的边界对齐，并在目标函数中增加雅可比反折叠优化正则项，提高了配准精度与真实性。

《一种基于频域和图像域特征的脑部MRI配准方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022105354774，当前法律状态为已下证，由河南工业大学提出申请，发明人为杨铁军;白鑫昊;崔晓娟;苗建雨;张自豪;任笑真;樊超;张鑫;李磊;金军委;娄翠娟，申请日期为2022-05-17，公开（公告）日期为2025-12-09，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/11 (2017.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于频域和图像域特征的脑部MRI配准方法，应用于医学图像处理技术领域，包括：对脑部MRI数据集进行数据预处理；随机选取一对图像作为浮动图像和固定图像，进行拼接与处理，并分别利用小波变换和旋转窗Transformer进行特征提取，得到最优特征提取图；解码最优特征提取图得到配准变形场；将浮动图像与配准变形场输入空间变换网络,得到配准图像；对固定图像和配准图像进行相似性测度，并对配准变形场中的边界对齐以及折叠点进行优化。该方法通过使用双通道提取图像的小波域特征和图像域特征，使用结构相似性损失促进图像解剖区域的边界对齐，并在目标函数中增加雅可比反折叠优化正则项，提高了配准精度与真实性。

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