[发明专利]基于配准的图像比对训练方法、装置、计算机设备

说明书

本申请涉及图像处理技术领域，应用于医疗领域中，特别是涉及到一种基于配准的图像比对训练方法、装置、设备及介质，所述方法包括如下步骤：获取标准图像和待处理图像；依据标准图像对待处理图像进行配准，得到配准图像；基于自监督学习对标准图像和配准图像进行特征提取，得到对应的标准图像特征和配准图像特征；将标准图像特征和配准图像特征进行比对，确定标准图像特征和配准图像特征之间的映射关系；将映射关系对应的参数作为图像比对模型的固定参数，得到图像比对模型，实现对图像比对技术的优化，后续可通过图像比对模型对待分析图像进行分析比对，获取高准确性的图像比对结果。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及到一种基于配准的图像比对训练方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在医疗领域中，常需要图像辅助进行医疗诊断，具体表现在，当存在待分析的图像时，通过图像比对以获取与待分析图像相似的标准图像，再依据标准图像的数据信息确定待分析图像的数据信息。而在进行图像比对分析时，常采用自监督方法将待分析图像与标准图像进行比对，以确定与待分析图像对应的标准图像，进而确定待分析图像的数据信息。其中，所采用的自监督方法不仅具有对无标签的大数据进行准确分析的优点，而且适应性好。但目前采用自监督方法对图像进行比对分析时，常局限于同种类型图像的比对分析，当存在多种类型图像时，其图像比对效果差、准确率低。因此，如何优化图像比对技术已经成为当前形势下亟待解决的问题。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种基于配准的图像比对训练方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在优化图像比对技术，以获取高准确性的图像比对结果。

为了实现上述发明目的，本申请提出一种基于配准的图像比对训练方法，所述方法包括：

获取训练图像集合，所述训练图像集合包含标准图像和待处理图像；

依据所述标准图像对所述待处理图像进行配准，得到配准图像；

基于自监督学习对所述标准图像和所述配准图像进行特征提取，得到对应的标准图像特征和配准图像特征；

将所述标准图像特征和所述配准图像特征进行比对，确定所述标准图像特征和所述配准图像特征之间的映射关系；

将所述映射关系对应的参数作为图像比对模型的固定参数，得到所述图像比对模型。

进一步地，所述依据所述标准图像对所述待处理图像进行配准，得到配准图像，包括：

获取所述标准图像的数据信息；

依据所述数据信息结合预设的配准算法对所述待处理图像执行配准操作，得到配准图像。

进一步地，所述基于自监督学习对所述标准图像和所述配准图像进行特征提取，得到对应的标准图像特征和配准图像特征，包括：

分别将所述标准图像和所述配准图像切分为多张子标准图像和多张子配准图像；

基于自监督学习结合所述多张子标准图像及所述多张子配准图像提取出对应的初始标准图像特征和初始配准图像特征；

依据预设参数对所述初始标准图像特征和所述初始配准图像特征进行调整，得到对应的标准图像特征和配准图像特征。

进一步地，所述将所述标准图像特征和所述配准图像特征进行比对，确定所述标准图像特征和所述配准图像特征之间的映射关系，包括：

将所述标准图像特征和所述配准图像特征进行比对，并通过预设的第一损失函数计算所述标准图像特征和所述配准图像特征之间的第一损失数值；

判断所述第一损失数值是否大于第一预设阈值；

若是，则判定所述标准图像特征和所述配准图像特征之间不存在映射，并记录其对应的第一参数。