[发明专利]图像配准

说明书

技术领域

本发明涉及图像配准(image registration)。

背景技术

图像配准被用于许多应用领域，诸如医学应用、计算机辅助制造、机器人及其他。例如，同一场景的两个或更多个图像可能已在不同时刻和/或从不同查看点(view point)和/或使用不同图像捕捉设备被捕捉。可能需要使这些图像配准以便检测到这些图像间的差异，这些差异不是该场景中的物体的姿势变化的结果和/或用于捕捉这些图像的图像捕捉设备的不同查看点的结果。

图像配准在医学应用领域尤其有用。例如，在诸如病人随访(follow-up)和手术或疗法计划等临床场景中。为了使医学专家能够以精确的方式比较医学图像，这些图像需要被配准以便去除病人的姿势变化。例如，所述配准可能导致两个医学图像中的相应解剖结构的对齐。

一直存在提高图像配准系统的准确度和稳健性以及减少图像配准所花的时间和所需的计算资源的需要。

以下描述的各实施例不限于解决已知图像配准系统的缺点中的任一个或全部的实现。

发明内容

下面呈现了本发明的简要概述，以便向读者提供基本理解。本发明内容不是本发明的详尽概述，并且不标识本发明的关键/重要元素，也不描述本发明的范围。其唯一的目的是以简化形式呈现此处所公开的一些概念，作为稍后呈现的更详细的描述的序言。

描述了图像配准。在一实施例中，图像配准系统执行图像(例如医学图像)的自动配准。在一示例中，计算要被配准的图像中的每个图像的语义信息，所述语义信息包括关于所述图像中的物体的类型的信息和该信息的确信度。在一示例中，找到配准所述图像的映射，该映射考虑了图像元素的强度并以如下方式考虑了语义信息：按照该语义信息的确信度来加权。例如，通过使用回归树林来估算各解剖结构的位置的该后验分布(posterior distribution)并将该后验分布变换为概率图(probability map)来计算该语义信息。在一示例中，该映射作为能量函数的全局拐点被找到，该能量函数具有与该语义信息有关的项。

通过结合附图参考以下具体实施方式，可更易于领会并更好地理解许多附带特征。

附图说明

根据附图阅读以下具体实施方式，将更好地理解本发明，在附图中：

图1是医学图像配准系统的示意图；

图2是要被配准的一对医学图像以及使用示意性地示出的两种类型的能量函数中的任何一种的示意图；

图3是医学图像配准系统处的图像配准的示例方法的流程图；

图4是决策树林的示例部分的示意图；

图5是用于估算器官位置的训练图像的示例；

图6是训练回归树林的示例方法的流程图；

图7是使用经训练的回归树林来预测器官位置的示例方法的流程图；

图8是计算概率图的示例方法的流程图；

图9是从输入图像计算的概率图的示例；

图10是图像配准的示例方法的流程图；

图11是经配准的图像的示例；

图12示出可在其中实现医学图像配准系统的实施例的示例性的基于计算的设备；

在各个附图中使用相同的附图标记来指代相同的部件。

具体实施方式

下面结合附图提供的具体实施方式旨在作为本发明示例的描述，并不旨在表示可以构建或使用本发明示例的唯一形式。本描述阐述了本发明示例的功能，以及用于构建和操作本发明示例的步骤的序列。然而，可以通过不同的示例来实现相同或等效功能和序列。

尽管此处将本发明示例描述和示出为在医学图像配准系统中实现，但是所述系统是作为示例而非限制提供的。本领域的技术人员将会意识到，本发明示例适合在各种不同类型的图像配准系统中应用。

下面的技术是参考医学图像描述的，医学图像可以是表示(人或动物的)身体的内部结构的两维或三维图像，或者这样的图像的序列。这些医学图像可以是表示人或动物的身体的内部结构的两维或更高维的体图像(volumetric image)(或这样的图像的序列)。体图像是由体素(voxel)形成的。三维体图像中的体素类似于两维图像中的像素，并表示体的单位。

尽管是参考医学图像来描述的，然而下面描述的技术还可应用于其他领域，例如卫星数据的配准、声纳数据的配准、拓扑建模或其他计算机视觉过程。