基于深度学习的功能磁共振图像配准方法

本发明公开了一种基于深度学习的功能磁共振图像配准方法；具体步骤如下：首先对功能磁共振图像和磁共振图像进行预处理；随后构建包含编码结构、解码结构以及空间变换网路的配准网络模型，并在分辨率更高的磁共振图像数据集上进行预训练；预训练完成之后，采用迁移学习策略将模型在功能磁共振图像数据集上进行微调训练，完成配准网络模型从磁共振图像配准到功能磁共振图像配准的迁移；通过配准网络模型表征的非刚性形变场获得配准后的功能磁共振图像；最后提取配准后图像的感兴趣区域，并采用单样本T检验对配准结果进行评估。