一种基于深度学习的脑3D图像自动位姿矫正方法与系统

本申请提供了一种基于深度学习的脑3D图像自动位姿矫正方法，其包括获取原始图像的三轴投影图像，对投影图像进行识别；对冠状面和横截面进行对称轴识别、提取；计算冠状面和横截面的轴偏角度；纠正冠状面和横截面；识别冠状面和横截面方向；轴向转换操作，对原始数据进行位姿纠正；输出纠正后的图像。本申请的脑3D图像自动位姿矫正方法，经校正位姿后可极大提升配准准确率，且可简化操作，不需要用户手动去调整3D模型，利用深度学习的方法自动识别投影面和3D数据的朝向，自动计算轴向旋偏角度以及轴向转换操作，自动生成冠状面朝前的3D数据，节省计算位姿时间。