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申请/专利权人：青岛山大齐鲁医院(山东大学齐鲁医院(青岛))

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种MRI影像与CBCT影像的配准方法，包括：S1、对CBCT影像及其配对的CT影像、MRI影像中的椎节进行标注，分割得到对应的椎节影像；S2、通过S1得到若干组配对的CBCT椎节影像和CT椎节影像，进行配准，以CT椎节影像和CBCT椎节影像作为样本集训练得到增强推理模型；S3、将经S1处理后的CBCT椎节影像输入增强推理模型对进行增强，将增强结果和与其配对的MRI椎节影像作为训练样本对进行训练得到配准推理模型；S4、将经S1处理后的待配准的CBCT椎节影像和MRI椎节影像输入至配准推理模型，得到配准结果。本发明能够增强术中的CBCT影像，将术前规划及诊断与术中手术场景关联，缩短医生诊断及规划、手术的时间。

主权项：1.一种MRI影像与CBCT影像的配准方法，其特征在于，包括：S1、对CBCT影像及其配对的CT影像、MRI影像中的椎节进行标注，分别分割得到对应的椎节影像，并通过梯度算法得到其中CT椎节影像的梯度特征；S2、通过S1得到若干组配对的CBCT椎节影像和CT椎节影像，并分别进行配准，以CT椎节影像和配准后的CBCT椎节影像作为样本集输入改进的U-Net网络模型进行训练得到增强推理模型；所述改进的U-Net网络模型在U-Net网络模型的下采样模块的每一层后分别设置一分支模块，所述分支模块包括1x1卷积层和自注意力模块，所述1x1卷积层对所述下采样模块每一层输出的纹理特征和S1得到的与CBCT椎节影像配对的CT椎节影像的梯度特征进行级联，以级联后的特征作为所述自注意力模块的输入，进而得到融合特征；S3、将经S1处理后的CBCT椎节影像输入S2得到的增强推理模型对进行增强，将增强后的CBCT椎节影像和与其配对的MRI椎节影像作为样本集，训练得到配准推理模型；所述配准推理模型包括下采样模块和上采样模块，在所述下采样模块和所述上采样模块之间设有注意力模块；其中，所述上采样模块采用卷积核大小为3R3的卷积层；所述下采样模块采用多层卷积网络，第一层卷积层为3R3的卷积核，在其后依次设有卷积核大小分别为1R3、3R3和kR3的卷积层，k表示卷积核大小；在各卷积层的卷积计算中增加核分解，将KR3的卷积分解为3个连续的1×1×K，1×K×1和K×1×1的卷积，K表示某一卷积层中的卷积核大小，并在卷积完成后采用残差网络将各支路连接并采用ReLU激活函数进行输出修正；将所述CBCT椎节影像经过所述下采样模块的卷积后得到的原始影像特征作为注意力模块的输入，将与CBCT椎节影像配对的MRI椎节影像经过所述下采样模块的卷积得到的相关影像特征作为注意力模块的相关输入，所述注意力模块的输出为原始影像特征和相关影像特征的融合特征，将注意力模块的输出通过所述上采样模块进行卷积以恢复特征，将所述上采样模块的卷积结果进行缩放平方计算积分，求得配准形变场；设置模型损失函数，包括MSE数据项和变形场梯度L2范数正则化项；S4、将经S1处理得到的待配准的CBCT椎节影像输入S2得到的增强推理模型进行增强，将增强后的CBCT椎节影像和与其配对的MRI椎节影像输入S3得到的配准推理模型，得到配准结果。

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