基于深度学习的多模态影像配准方法及设备

本发明公开一种基于深度学习的多模态影像配准方法及设备，包括：采集4DCT图像以及其他若干不同模态的医学图像；对4DCT图像预处理，确定呼吸周期的各个相位，计算不同器官在呼吸周期中的运动范围；对其他每个模态的医学图像进行预处理；从其他每个模态的医学图像中选取在一次呼吸周期中的呼气或吸气时的图像；对选取的4DCT图像及其他每个模态的医学图像进行特征提取，提取各图像特征点；利用训练好的深度学习模型对不同模态图像特征点与4DCT图像特征点进行配准；对配准结果进行渲染。本发明通过深度学习模型学习不同模态图像特征点之间的复杂关系，能够实现更准确的配准结果，减少配准误差，提高跨模态间的图像配准精度。