一种基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法

本发明公开一种基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法，涉及医学图像处理技术领域，解决了现有配准方法不适用于多模态医学图像配准的技术问题。该方法包括：获取第一模态原始医学图像、第二模态原始医学图像，预处理操作得到浮动图像、目标图像；构建跨模态转换网络，利用预训练的自编码器将目标图像压缩至潜空间表示并输入扩散模型中，通过正向加噪和反向去噪进行训练；浮动图像输入跨模态转换网络的扩散模型中，生成第二模态转换图像；将浮动图像、目标图像输入配准网络中，对浮动图像、第二模态转换图像得到各自配准后的图像；训练配准网络，得到浮动图像配准后的图像。本发明应用领域较广，适用于多种模态医学图像之间的配准。