【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像配准领域，尤其是涉及一种基于图像分割与卷积神经网络的医学影像配准方法。
技术介绍
1、随着医疗技术的快速发展，医学影像已成为现代临床诊断和治疗的重要手段之一，医学影像技术，如计算机断层扫描、磁共振成像、超声成像等，能够为医生提供精确的解剖和功能信息，帮助诊断多种疾病，尤其是在动态影像领域，医疗设备能够连续捕捉到患者体内器官的运动变化，如心脏的跳动、呼吸时的肺部扩张等，这类动态影像提供了丰富的时间序列数据，有助于医生进行病灶定位、治疗效果监控及疾病进程跟踪，为了确保从不同时间点获取的影像数据具有临床可用性，影像配准技术被广泛应用于影像处理领域，其目的是将不同时间或不同角度获取的影像进行精确对齐，从而消除图像间的误差，提升影像的连贯性和诊断精度；
2、尽管影像配准技术已被广泛应用于医学影像处理领域，但现有技术仍存在一些不足，现有的大多数配准方法主要针对单帧影像进行处理，缺乏对动态影像序列的全局时空关联的分析，导致前后帧之间的配准结果不连贯，无法有效反映器官或病灶的动态变化过程；
3、此外，现有技...
【技术保护点】
1.一种基于图像分割与卷积神经网络的医学影像配准方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像分割与卷积神经网络的医学影像配准方法，其特征在于，获取医学影像数据，并基于医学影像数据进行分割和预处理，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像分割与卷积神经网络的医学影像配准方法，其特征在于，基于所得分割和预处理后的数据，构建多维时空记忆网络，并对多维时空记忆网络进行训练和优化，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像分割与卷积神经网络的医学影像配准方法，其特征在于，采用自适应权重调节对多维时空记忆...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像分割与卷积神经网络的医学影像配准方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像分割与卷积神经网络的医学影像配准方法，其特征在于，获取医学影像数据，并基于医学影像数据进行分割和预处理，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像分割与卷积神经网络的医学影像配准方法，其特征在于，基于所得分割和预处理后的数据，构建多维时空记忆网络，并对多维时空记忆网络进行训练和优化，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像分割与卷积神经网络的医学影像配准方法，其特征在于，采用自适应权重调节对多维时空...
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