[发明专利]图像配准方法及装置，训练方法及装置，控制方法及装置

权利要求书

1.一种图像配准方法，其特征在于，包括：

获取医学图像上的标记物的分割结果和所述标记物上的关键点的位置；

其中，所述医学图像上的标记物是，在人体组织上佩戴定位片之后，进行图像获取，得到的；

根据所述标记物上的关键点的位置和标准分割的对应关键点的位置，实现所述标记物的平移变换，其中，所述标记物和所述标准分割的物理形状相同；其中，所述标准分割与导航设备对应；

将平移后的医学图像上的标记物的分割结果输入配准模型中进行旋转变换，以将所述标记物的分割结果和所述标准分割配准；

将导航设备的坐标系与医学图像上的标记物的坐标系进行转换，以获得第一转换矩阵；

基于医学图像上的标记物的关键点与标准分割之间的旋转变换矩阵，对所述医学图像上的标记物的坐标系与所述医学图像的坐标系进行转换，以获得第二转换矩阵；其中，所述旋转变换矩阵通过对所述医学图像上的标记物的关键点与标准分割的对应关键点进行平移变换以及配准模型，而构建得到；

根据所述第一转换矩阵和所述第二转换矩阵，将穿刺针变换到所述医学图像的坐标系中，以在所述医学图像上生成模拟穿刺针。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将平移后的医学图像上的标记物的分割结果输入配准模型中进行旋转变换，以将所述标记物的分割结果和所述标准分割配准，包括：

将所述标记物的分割结果输入所述配准模型中，获得所述标记物的分割结果和所述标准分割之间的旋转变换矩阵，以实现所述标记物的旋转变换；

根据所述旋转变换矩阵，将所述标记物的分割结果和所述标准分割配准。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述配准模型包括级联的多个空间变换网络，所述旋转变换矩阵包括多个旋转变换矩阵，一个空间变化网络对应一个旋转变换矩阵。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取医学图像上的标记物的分割结果和所述标记物上的关键点的位置，包括：

获取所述医学图像上的标记物的粗分割结果；

将所述粗分割结果输入第一网络模型中，获得所述医学图像上的标记物的分割结果和所述标记物上的关键点的位置。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述医学图像上的标记物的粗分割结果，包括：

将所述医学图像输入第二网络模型中，获得所述医学图像的多个分割结果；

将所述多个分割结果进行连通域处理，得到多个连通域；

将所述多个连通域输入分类模型中，对所述多个连通域进行分类，以获得所述医学图像上的标记物的粗分割结果。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一网络模型包括并列的多个分支网络，所述多个分支网络包括：分割输出网络，回归输出网络，关键点输出网络，

其中，所述将所述粗分割结果输入第一网络模型中，获得所述医学图像上的标记物的分割结果和所述标记物上的关键点的位置，包括：

将所述粗分割结果输入所述分割输出网络中，获得所述医学图像上的标记物的分割结果；

将所述粗分割结果输入所述关键点输出网络中，获得所述标记物上的关键点的初步位置；

将所述标记物上的关键点的初步位置输入所述回归输出网络中，获得所述标记物上的关键点的位置。