本发明涉及一种基于全卷积神经网络的PET与CT图像配准方法；包括：获取待配准的PET与CT二维图像，通过尺寸预处理后获取待配准的PET与CT图像块并输入到预先训练的全卷积神经网络中，获取配准图像；其中，训练全卷积神经网络包括以下步骤：101、获取用于训练的PET和CT样本图像块；102、构建全卷积神经网络，获取形变场；103、通过形变场和PET图像块获取训练配准图像；104、获取总损失函数L，并通过L更新网络权重参数；105、遍历用于训练的PET和CT样本图像块，更新网络权重参数，获全卷积神经网络；本发明计算成本小，结合相似性度量和限制形变场平滑度，从而限制图像的过度形变，配准效率高。