[发明专利]用于医学成像的深度学习的组织变形

摘要

本发明涉及用于医学成像的深度学习的组织变形。深度机器学习方法被用于由医学成像系统（48）进行医学图像融合（24）。这一种方法可以被用于不同应用。对于给定应用而言，使用相同的深度学习，但是利用不同的专用训练数据。所得到的深度学习的分类器响应于输入一个图像的强度以及针对该一个图像的分块相对于另一图像的位移向量来提供简化的特征向量。输出特征向量被用来确定（16）用于医学图像融合（24）的变形。

主权项

1.一种用于由医学成像系统进行医学图像融合的方法，所述方法包括：将第一医学图像划分（14）成分块；针对每个分块，提取（18）输入特征向量，所述输入特征向量包括所述第一医学图像针对所述分块的强度、所述分块基于与第二医学图像的相似度的第一位移向量、所述第一医学图像针对所述分块的邻近分块的强度、以及所述邻近分块基于与所述第二医学图像的相似度的第二位移向量；根据将所述输入特征向量应用到深度机器学习的分类器来生成（20）深度学习的特征向量；根据所述深度学习的特征向量来确定（22）所述第一医学图像相对于所述第二医学图像的非刚性变形；以及基于所述非刚性变形将所述第一医学图像与所述第二医学图像融合（24）。