申请/专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司

申请日：2019-12-31

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN111210465B

主分类号：G06T7/33

分类号：G06T7/33

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2020.06.23#实质审查的生效;2020.05.29#公开

摘要：本发明涉及一种图像配准方法、装置、计算机设备和可读存储介质，该方法包括：获取待配准图像和参考图像；待配准图像和参考图像为不同模态的图像；将待配准图像和参考图像分别输入预设的特征提取模型，得到待配准图像的特征和参考图像的特征；待配准图像的特征和参考图像的特征为同一特征空间中的特征；将待配准图像的特征和参考图像的特征输入预设的变形场预测模型，得到将待配准图像配准到参考图像的变形场；根据变形场，对待配准图像进行图像配准。该方法能够对待配准图像进行准确有效地配准，提高了对待配准图像的配准效率和准确度。

主权项：1.一种图像配准方法，其特征在于，所述方法包括：获取待配准图像和参考图像；所述待配准图像和所述参考图像为不同模态的图像；将所述待配准图像输入第一特征提取模型，得到所述待配准图像的特征；将所述参考图像输入第二特征提取模型，得到所述参考图像的特征；所述待配准图像的特征和所述参考图像的特征为同一特征空间中的特征；所述第一特征提取模型和所述第二特征提取模型的训练过程包括：获取第一样本图像和第二样本图像；所述第一样本图像和所述第二样本图像为两幅不同模态的图像；将所述第一样本图像输入预设的第一初始神经网络，得到第一样本特征及第一预测图像；所述第一预测图像的模态与所述第二样本图像的模态相同；将所述第一预测图像和所述第二样本图像输入预设的第一初始判别网络，得到所述第一预测图像的第一判别结果；根据所述第一判别结果与所述第二样本图像的真伪属性，对所述第一初始判别网络进行训练，得到第一判别网络；所述第一判别结果用于指示所述第一预测图像的真伪属性；将所述第二样本图像输入预设的第二初始神经网络，得到第二样本特征及第二预测图像；所述第二预测图像的模态与所述第一样本图像的模态相同；将所述第二预测图像和所述第一样本图像输入预设的第二初始判别网络，得到所述第二预测图像的第二判别结果；根据所述第二判别结果与所述第一样本图像的真伪属性，对所述第二初始判别网络进行训练，得到第二判别网络；所述第二判别结果用于指示所述第二预测图像的真伪属性；根据所述第一样本图像、所述第二样本图像、所述第一预测图像、所述第二预测图像、所述第一样本特征、所述第二样本特征、所述第一判别结果与所述第二判别结果，分别对所述第一初始神经网络、所述第二初始神经网络进行训练，得到所述第一特征提取模型、所述第二特征提取模型；将所述待配准图像的特征和所述参考图像的特征输入预设的变形场预测模型，得到将所述待配准图像配准到所述参考图像的变形场；根据所述变形场，对所述待配准图像进行图像配准。

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百度查询： 上海联影智能医疗科技有限公司 图像配准方法、装置、计算机设备和可读存储介质

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