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UNSUPERVISED DEFORMABLE IMAGE REGISTRATION METHOD USING CYCLE-CONSISTENT NEURAL NETWORK AND APPARATUS THEREFOR

机译:使用循环一致的神经网络和装置的无监督变形图像配准方法

摘要

Disclosed are an unsupervised learning-based image matching method using a neural network with cycle coherence and an apparatus therefor. An image registration method according to an embodiment of the present invention includes receiving a first image and a second image to be matched; outputting the transform fields for the first image and the second image by using an unsupervised learning-based neural network having cycle consistency with respect to the transform field; and generating a matched image for the first image and the second image based on a spatial transformation function to which the output transformation field is applied, wherein outputting the transformation field includes moving the first image. When the image is an image and the second image is a fixed image, outputting a transformation field for the first image for matching the first image to the second image, and generating the second image using the spatial transformation function The registered image may be generated by applying a deformation field of the first image to one image.
机译:公开了一种使用具有循环一致性的神经网络和其装置的无监督的学习的图像匹配方法。根据本发明实施例的图像登记方法包括接收第一图像和待匹配的第二图像;通过使用具有循环一致性的无监督的基于学习的基于学习的神经网络来输出第一图像和第二图像的变换字段;基于施加输出变换场的空间变换功能,为第一图像和第二图像产生匹配的图像,其中输出变换字段包括移动第一图像。当图像是图像并且第二图像是固定图像时,输出用于将第一图像匹配到第二图像的第一图像的变换字段,并且使用空间转换函数生成第二图像,可以通过登记的图像生成将第一图像的变形字段应用于一个图像。

著录项

  • 公开/公告号KR20220003950A

    专利类型

  • 公开/公告日2022-01-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 한국과학기술원;

    申请/专利号KR1020200178169

  • 发明设计人 예종철;김보아;

    申请日2020-12-18

  • 分类号G06N3/08;G06N3/04;G06T7/30;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 23:27:01

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