一种基于图像分割与卷积神经网络的医学影像配准方法

本发明公开了一种基于图像分割与卷积神经网络的医学影像配准方法，涉及医学影像配准领域，具体包括：获取影像数据，并基于医学影像数据进行分割和预处理，基于S100所得分割和预处理后的数据，构建多维时空记忆网络，并对多维时空记忆网络进行训练和优化，基于S200所得的多维时空记忆网络进行权重调节及优化，基于S300权重调节和优化后的多维时空记忆网络输出的结果，构建形变模型并优化，基于S400形变模型输出结果进行调节和持续优化，通过构建多维时空记忆网络，结合卷积神经网络提取的空间特征和动态形变模型，提升动态影像配准的精度，通过自适应权重调整机制，动态调节影像序列中各帧之间的配准权重，保证时空嵌入特征的连贯性和配准结果的精确性。