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道新澜社区观光路1301-78号银星智一种基于潜空间扩散模型的跨模态医学图本发明公开一种基于潜空间扩散模型的跨2S200：构建跨模态转换网络，利用预训练的S300：所述浮动图像经自编码器压缩输入S500：计算浮动图像配准后的图像和目标图像2.根据权利要求1所述的一种基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法，其特模态原始医学图像、第二模态原始医学图像的每个体积上切片并将尺寸调整为256*256像3.根据权利要求1所述的一种基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法，其特4.根据权利要求3所述的一种基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法，其特器的预训练损失函数Lnoeneaer的表达式为：Lautotncoder=Lpercepna+Lnav，其是输入的图像，x"是重建后的图像，(x)表示从输入的图像的特定层i提取的特征向量，(x"i)表示从重建后的图像的特定层提取的特征向量。5.根据权利要求4所述的一种基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法，其特函数进行反向传播，直至扩散模型训练完成；所述扩散模型的损失函数为：,其中E.cwyr-wo为输入第二模36.根据权利要求5所述的一种基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法，其特7.根据权利要求1所述的一种基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法，其特8.根据权利要求1所述的一种基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法，其特9.根据权利要求1所述的一种基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法，其特4病变的检测。这些不同的成像技术能够在不同的组织结构场景下提供了更加详尽的视图，[0004]可变形图像配准是建立运动和目标图像对之间非线性对应关系的一种图像配准学图像配准中，由于多模态图像间固有的异质性和由不同成像机制引起的图像特性差异，5所述第一模态原始医学图像、第二模态原始医学图像的每个体积上切片并将尺寸调整为中，是输入的图像，x"是重建后的图像，(x)表示从输入的图像的特定层i量，(x"i)表示从重建后的图像的特定层i提取的特征向量。利用损失函数进行反向传播，直至扩散模型训练完成；所述扩散模型的损失函数为：E.cwyr-wo为输入第二模态UNet网络，在第一模态的医学图像输入条件下预测的第二模态的医学图像潜在空间数据，6图2是本发明实施例基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法中的配准流图3是本发明实施例基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法中的整体网图4是本发明实施例基于潜空间扩散模型的跨模态医学图像配准方法中的模态转7描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。过在第一模态原始医学图像、第二模态原始医学图像的每个体积上切片并将尺寸调整为8(x)表示从输入的图像的特定层i提取的特征向量，(x"i)表示从重建后的图像的特定层i提取的特征向量。入的第二模态的医学图像的潜在空间数据进行逐步加噪，利用逐步加噪的结果预测噪声、数为其中为输入第二9转换图像配准后的图像与目标图像之间的相似性损失；

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