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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于AKAZE与ResNet的血管造影图像配准方法、存储介质及终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116416288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310421873.9，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于AKAZE与ResNet的血管造影图像配准方法、存储介质及终端是由齐鹏;姚天亮;李伊然设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AKAZE与ResNet的血管造影图像配准方法、存储介质及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AKAZE与ResNet的血管造影图像配准方法、存储介质及终端。所述图像配准方法包括使用AKAZE算法识别出不同尺度和旋转角度下的所述图像的特征点，对每个检测到的特征点进行方向分配和M‑LDB描述子生成、将所述ResNet神经网络的分类输出转换为特征点对输出、使用包含所述M‑LDB描述子的数据集训练修改后的ResNet神经网络、从识别出的M‑LDB描述子中选取特征点对，并通过所述特征点对计算出图像间的变换关系等步骤。本发明很好地解决了AKAZE算法和ResNet神经网络之间的兼容性问题，避免了由于图像间存在复杂的姿态变化和噪声影响而导致的误差。

本发明授权基于AKAZE与ResNet的血管造影图像配准方法、存储介质及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于AKAZE与ResNet的血管造影图像配准方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、对获取的血管造影图像进行预处理，包括如下子步骤： 步骤S1.1、对获取的血管造影图像进行降噪处理，按次序采用均值滤波与高斯滤波的滤波处理，去除所述图像上的噪声； 步骤S1.2、采用深度学习模型对所述图像的当前帧进行语义分割，并保存所述图像的当前帧； 步骤S2、使用AKAZE算法识别出不同尺度和旋转角度下的所述图像的特征点，对每个检测到的特征点进行方向分配和M-LDB描述子生成； 步骤S3、修改ResNet神经网络的最后一层，将所述ResNet神经网络的分类输出转换为特征点对输出； 步骤S4、使用包含所述M-LDB描述子的数据集训练修改后的ResNet神经网络模型；从识别出的M-LDB描述子中选取特征点对，并通过所述特征点对计算出图像间的变换关系； 步骤S5、使用所述变换关系对所述图像进行配准修正，从而实现图像间各特征点之间的精确对齐； 所述步骤S3在所述步骤S4之前执行，而不限于在所述步骤S1或步骤S2之后执行。

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