基于生物力学生成的前列腺MRI-TRUS可变形图像配准方法

本发明属于医学图像配准技术领域，具体为一种基于生物力学生成的前列腺MRI‑TRUS可变形图像配准方法。本发明利用生成模型将由有限元分析获取的生物力学先验学习为一个低维的变形流形，并通过形状相似性对学习到的流形进行优化以寻找最优变形场。本发明直接从生物力学先验中学习域不变的前列腺变形规律，能够有效克服图像的模态差异和相应结构缺失对配准影响；在推理阶段可以直接输出带有隐式生物力学约束的变形场，有效地克服显式正则化的局限性；并能够显著提高MRI‑TRUS可变形图像配准的精度和变形场的生物力学合理性，在保持前列腺内部结构上表现出优异的性能。本发明不依赖图像纹理特征建立空间对应关系，有较高的泛化性和可推广性。