[发明专利]使用合成套准矢量的最佳图像套准

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理方法。本发明提供的方法可以特别应用于从诸如CT、MRI、PET、静脉图像等的医疗检查工具获取的图像的处理中。

背景技术

最普遍使用的图像处理方法之一是互相套准图片，即将一幅图像传送到另一图像的参考系统以便它们可以直接比较或甚至合并。一个普通的例子是将一个场景发生的CT图像与在另一个场景发生的MRI图像比较。套准一个图像和另一个的处理使用户可能直接正确地比较图像，或使得其中两幅图像合并为一幅图像的图像合并。

目前存在完成该操作的自动和手工的方法。

发明内容

因此，一种套准(registration)图像的方法，假设只有两幅图像。当要套准两幅以上的图像时，使用相同的技术以合适的对共同套准。

本发明基于经常是不正确的事实的假设经常是不正确的事实。在医疗领域中(例如)，经常从不同的检查装置在不同时间得到许多病人的图像。套准这些多幅图像提供了机会用于改进套准多幅中所选图像对的正确性。

一般，套准处理涉及识别(以常用术语)‘n’转换步骤，诸如x和y方向的平移、旋转、缩放和其他自由度，当一起应用并以合适顺序时这些将一幅图像变换为另一幅。明显的，使用转换的预定准确性，根据将执行的步骤的数量和类型，并使用每幅图像的多个维度，将改变‘n’。在两个方向平移并在两个方向旋转和缩放的二维图像对将因此产生五维矢量。一般，可以考虑多种因素以形成单个n维表示所需全部信息的矢量数量。该矢量在这里称为“套准矢量”。

该矢量方法允许套准处理概念化为更相关矢量关系项，从中可以理解本发明。假设三幅图像(A、B和C)的简单情况，这些将在相关n维空间定义三个点，以及套准矢量表示从一个点移到另一个所需的位移。因此，为了从A达到B，可能使用链接两个点的单个转移、或经过C至B转移之后的A至C转移首次移动。

一般，已获取链接三幅图像的三个路径的每个的套准矢量，并因此单个路径矢量A-B和合成矢量A-C-B，这两个矢量并不精确等于理论需求。从A至B的两个可能路径之间的差别表示出现在其中的误差；每个是不完全接近理论需求但表示实际(理想)变换的未知矢量。然而，由于期望矢量中的随机误差超过系统误差，明显的是两个路径矢量的均值更接近实际变换。

因此，本发明基于以下事实：通过使用剩余图像以获取两幅所选图像之间的路径选择，通过平均那些路径而更正确的确定两者之间的真实变换。乍一看这是违反直觉的。期望间接路径的贡献会导致整体准确性的减少，由于它们依赖多个不完全的接近之和。然而，事实上并不是这样，因为第三幅图像(以及任何后来的图像)提供了在两幅所选图像中没有出现的新的信息，其能用于改进整个方法的正确性。

优选的，当平均路径时，将较大的权重给予其准确性已知或有理由相信是最大的路径。有可能在特定路径上放置准确性的优选期望，因为它们涉及更逼真的套准图像，或例如其已套准图像中包括的标记。也可能根据图像细节的分析估计套准准确性。

可以理解本发明可随时应用于三幅以上的图像，更多的可能路径允许进行更宽范围的平均。

可能重复处理，其中可获得能使用的计算量。

附图说明

现在通过参考附图示例的方式描述本发明的实施例，其中：

图1表示三幅图像的示例集合以及它们之间所需的转移；

图2表示以三幅图像构成的假设路径集的二维的表示；

图3表示平均处理和随后错误的减少；以及

图4表示由四幅图像构成的假设路径集的二维表示。

具体实施方式

挑战就在于尽可能的获取最正确的共同套准。许多内容需要小于1mm的误差以便产生的结果能在医疗上使用。在图像具有差的分辨率、差的对比度或包含假象的不理想的环境中，或当出现诸如PET或CT的困难组合时，已知的方法难以获取所需的准确性级。

使用现存的自动套准方法的另一个问题在于对于预测的准确性级没有确定的质量检测。在手工套准中，用户在两幅图像上放置多个界标，可能计算套准误差的估计。没有对应的自动方法的可能性存在。因此用户必须依靠纯粹视觉的检查结果。

所有现在的自动的和手工的套准技术都使用目标图像和参考图像。使用共同套准处理的目标在于将目标图像转换为参考图像。然而，用户经常能访问两幅以上的图像。示例可以是治疗之前采用的无帧PET图像，就正在治疗之前使用帧和指定的框，利用CT图像和MRI图像共同套准。通过识别指定框的基准直接获取CT图像和MR图像的共同套准。此后，目标图像(PET图像)一般套准在用作参考图像的CT图像或MRI图像。