第４２卷第１期２０２３年２月北京生物医学工程ＢｅｉｊｉｎｇＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｏｌ.４２Ｎｏ.１Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０２３·论著·基金项目：中国医学科学院医学与健康科技创新工程项目（ＣＩＦＭＳ２０２１－Ｉ２Ｍ－１－０２５）资助作者单位：中国医学科学院基础医学研究所，北京协和医学院基础学院（北京１００００５）通信作者：张唯唯。Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｗｅｉｗｅｉ．ｚｈａｎｇ＠ｉｂｍｓ．ｐｕｍｃ．ｅｄｕ．ｃｎ基于耦合配准网络的ＭＲ脑图像标签迁移算法崔鹏程李恩慧李振宇张童禹张唯唯摘要目的提出一种单图谱标签迁移算法并命名为Ｍｕｌｔｉ⁃Ａｎｇｌｅ，以期在队列分析中快速有效提取与神经退行性疾病相关的ＭＲ脑影像标记物和解剖结构。方法首先对初始图谱图像施加旋转变换，获得旋转图谱图像组；其次为主配准网络送入合并后的初始图谱图像与个体图像，预测形变场及候选标签；再次为副配准网络送入合并后的旋转图谱图像与个体图像，结合主网络相关特征预测候选标签；最后通过投票法融合多个候选标签获得个体图像标签。结果在Ｍｉｎｄｂｏｇｇｌｅ１０１和ＨＣＰ数据集的实验结果显示，Ｍｕｌｔｉ⁃Ａｎｇｌｅ算法在两个测试集上重要解剖结构Ｄｉｃｅ相似性系数均值分别为７６％和８２％，精确率均值为７４.０％和７７.８％，平均表面距离均值为０.８３ｍｍ和０.６９ｍｍ，均优于目前主流算法Ｖｏｘｅｌｍｏｒｐｈ和Ａｎｔｓ⁃ＳｙＮ。结论本文提出的Ｍｕｌｔｉ⁃Ａｎｇｌｅ算法可以快速有效实现脑神经图谱标签迁移并提高评价指标准确度，对神经退行性疾病分析所需的影像特征提取具有潜在的临床应用价值。关键词ＭＲ脑图像；图谱配准；标签迁移；耦合配准网络；脑神经退行性病变ＤＯＩ：１０.３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－３２０８.２０２３.０１.００１．中图分类号Ｒ３１８.０４文献标志码Ａ文章编号１００２－３２０８（２０２３）０１－０００１－０８本文著录格式崔鹏程，李恩慧，李振宇，等．基于耦合配准网络的ＭＲ脑图像标签迁移算法［Ｊ］．北京生物医学工程，２０２３，４２（１）：１－８．ＣＵＩＰｅｎｇｃｈｅｎｇ，ＬＩＥｎｈｕｉ，ＬＩＺｈｅｎｙｕ，ｅｔａｌ．ＬａｂｅｌｔｒａｎｓｆｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＭＲｂｒａｉｎｉｍａｇｅｂａｓｅｄｏｎｃｏｕｐｌｅｄｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＢｅｉｊｉｎｇＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，...
