基于SS-OCT与TOF数据进行深度学习的空间配准及图像融合方法

本发明公开了一种基于SS‑OCT与TOF数据进行深度学习的空间配准及图像融合方法，涉及多模态医学影像处理技术领域，旨在提升基于SS‑OCT和TOF血管数据的对齐、融合效果。该方法首先通过预处理增强血管特征，结合SS‑OCT的高分辨率二维断层成像和TOF的三维血管形态数据，利用改进的SIFT算法和交叉注意力Transformer模型，实现跨模态数据的精准配准与融合，最终生成高精度的三维血管模型，可为脑血管疾病(如，动脉瘤、狭窄)的术前规划与术中导航提供兼具细节与全局结构的影像支持，显著提升诊断与治疗的准确性。