一种用于CT影像的血管自动分割方法及系统

本发明涉及一种用于CT影像的血管自动分割方法及系统，包括获取同一位置的增强CT影像和平扫CT影像；输入增强CT影像至预先训练好的第一血管自动分割模型，以获得第一血管分割结果；配准增强CT影像和平扫CT影像，以将第一血管分割结果标注映射至平扫CT影像，以获得第二血管分割结果。其优点在于，利用深度学习模型(如基于U‑Net或Transformer的配准网络)计算形变场，结合多尺度特征增强和正则化策略，提高增强CT和平扫CT图像配准的精度与稳定性，减少形变场中的伪影和局部扭曲；针对平扫和增强CT图像对比度差异显著的问题，引入多模态纹理和强度分布的补偿策略，如对抗损失(adversarial loss)和结构相似性指标(SSIM)优化，使配准在不同模态间更鲁棒。