本发明专利技术公开了基于结构内容感知的3D缝合线拼接融合方法及系统，属于图像处理领域，其中方法包括：利用光片显微镜对目标结构进行三维图像采集，生成多个三维图像；对多个三维图像进行映射平移，生成多个重叠区域；对多个重叠层集合进行结构内容感知识别，生成多个结构内容因子集合；按照预设迭代步长对多个重叠层集合进行逐层迭代，生成多个最佳缝合线组；对目标结构进行平面扫描，对平面扫描后的图像进行拼接，生成目标结构的目标图像。通过基于深度学习的结构感知和3D最佳缝合线融合算法，达到了有效避免拼接区域伪影，大幅度减少对医学图像精细结构破坏的技术效果。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及基于结构内容感知的3d缝合线拼接融合方法及系统。
技术介绍
1、为获得高分辨率大样品的显微图像，通常需要对样品的多个位置进行平铺扫描，然后通过图像拼接融合形成完整的大视野图像。然而，在拼接过程中，由于系统和光学的影响以及对齐算法的误差，使用常见的线性融合或最大值融合算法会引入以下问题：一是在融合区域产生棋盘格条纹状的阴影伪影；二是对医学图像中的精细结构造成改变和破坏，影响后续的分析。
2、针对融合区域阴影伪影问题，现有技术主要通过人为构造含阴影的训练集来训练深度学习网络。但这种方式存在训练样本与实际存在差异、泛化能力不足等缺陷。针对精细结构破坏问题，现有方案是在提取结构信号时利用深度学习鉴别结构真实性来筛选，但对融合导致的结构变化效果有限。
技术实现思路
1、本申请通过提供了基于结构内容感知的3d缝合线拼接融合方法及系统，旨在解决现有技术中由于医学3d图像拼接过程中使用常见融合算法，导致重叠区域引入伪影和对精细结构破坏的技术问题。
>2、鉴于上述问题，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于结构内容感知的3D缝合线拼接融合方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多个定位标识对所述多个三维图像进行映射平移，生成多个重叠区域，其中，多个重叠区域包括多个重叠层集合，所述方法包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用结构感知模型对所述多个重叠层集合进行结构内容感知识别，生成多个结构内容因子集合，所述方法包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照预设迭代步长对所述多个重叠层集合进行逐层迭代，依次在每个重叠层内进行最佳缝合线识别，利用预设缝合损失函数，结合所述多个结构内容因子集合对...
【技术特征摘要】
1.基于结构内容感知的3d缝合线拼接融合方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多个定位标识对所述多个三维图像进行映射平移，生成多个重叠区域，其中，多个重叠区域包括多个重叠层集合，所述方法包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用结构感知模型对所述多个重叠层集合进行结构内容感知识别，生成多个结构内容因子集合，所述方法包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照预设迭代步长对所述多个重叠层集合进行逐层迭代，依次在每...
【专利技术属性】
技术研发人员：柯薇，陈开臻，卢坚，赵陆伟，
申请(专利权)人：光原科技杭州有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。