[发明专利]一种图像的配准方法及配准装置

权利要求书

1.一种图像的配准方法，其特征在于，包括：

获取病患在身体组织处的第一类型图像和第二类型图像，所述第一类型图像和所述第二类型图像为不同类型的图像，获取第一类型图像所基于的设备，与获取第二类型图像所基于的设备，为不同类型的设备；

将所述第一类型图像输入预先训练好的图像转换模型中，确定所述第一类型图像对应的模拟第二类型图像；

将所述第二类型图像以及所述模拟第二类型图像输入预先训练好的图像配准模型中，确定所述第一类型图像中包含的像素与所述第二类型图像中包含的像素之间的全局转换参数；

通过所述全局转换参数，对所述第一类型图像与所述第二类型图像进行配准。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述全局转换参数，对所述第一类型图像与所述第二类型图像进行配准，具体包括：

通过所述全局转换参数，调整所述第一类型图像，并将调整后的所述第一类型图像与所述第二类型图像进行配准。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述全局转换参数包括：所述第一类型图像中各像素对应的灰度调整量，以及所述第一类型图像中各像素相对于所述第二类型图像中各像素的平移量中的至少一种；

通过所述全局转换参数，调整所述第一类型图像，并将调整后的所述第一类型图像与所述第二类型图像进行配准，具体包括：

通过所述全局转换参数，调整所述第一类型图像中各像素的位置以及灰度，并将调整后的所述第一类型图像与所述第二类型图像进行配准。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第二类型图像以及所述模拟第二类型图像输入预先训练好的图像配准模型中，确定所述第一类型图像中包含的像素与所述第二类型图像中包含的像素之间的全局转换参数，具体包括：

将所述第二类型图像以及所述模拟第二类型图像输入预先训练好的图像配准模型中，以根据所述第二类型图像中包含的各特征点与所述模拟第二类型图像中包含的各特征点之间的差异，确定所述第一类型图像中包含的各特征点与所述第二类型图像中包含的各特征点之间的特征点转换参数，并将所述特征点转换参数作为全局转换参数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，训练所述图像转换模型，具体包括：

获取第一样本图像，其中，所述第一样本图像包括病患在身体组织处的第一类型历史图像与所述第一类型历史图像对应的实际第二类型历史图像；

将所述第一类型历史图像输入所述图像转换模型中，获得所述第一类型历史图像对应的模拟第二类型历史图像；

以最小化所述模拟第二类型历史图像与所述实际第二类型历史图像之间的偏差为优化目标，对所述图像转换模型进行训练。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，以最小化所述模拟第二类型历史图像与所述实际第二类型历史图像之间的偏差为优化目标，对所述图像转换模型进行训练，具体包括：

将所述模拟第二类型历史图像中各像素与所述实际第二类型历史图像中各像素之间的偏差，作为所述图像转换模型的像素偏差，以及确定对所述模拟第二类型历史图像进行身体组织识别的识别结果，作为第一识别结果；

根据所述图像转换模型的像素偏差，以及，所述第一识别结果与所述实际第二类型历史图像对应的实际识别结果之间的偏差，确定所述图像转换模型的综合偏差；

以最小化所述图像转换模型的综合偏差为优化目标，对所述图像转换模型进行训练。