[发明专利]肺部CT的三维配准方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉及图像处理技术领域，具体涉及一种肺部CT的三维配准方法。 

背景技术

根据WHO2008年的全球肿瘤流行病统计数据(GLOBOCAN2008)，仅2008年全球肿瘤病例为1270万，死亡760万例[1]，其中，中国所有的肿瘤新病例为280万，是美国新发肿瘤病例的2倍(美国为140万)；同年中国肿瘤死亡病例为196万，而美国的死亡病例为57万，二者的差距为3.4倍。恶性肿瘤占我国居民死亡原因的20％以上。据WHO国际肿瘤研究理事会负责人Bernard Stewart报道，到2020年全球肿瘤发病率还将上升50％。 

提高肿瘤病人的五年存活率的关键在于如何尽早的发现并确诊肿瘤病情，并进行治疗。随着CT技术的发展，高分辨率CT因为其良好的成像质量，成为肿瘤筛查的重要工具，被越来越广泛地在临床上采用，但是随之而来的问题是医生阅片工作量的增加，尤其是在对比阅片时在大量CT数据中手动进行相同解剖位置图像匹配。 

因此利用计算机辅助诊断工具帮助医生高效准确地对肿瘤病情进行诊断有着巨大的现实意义。目前相关的计算机辅助诊断工具的研究都集中如何从一套CT数据中进行肺结节的识别和分割，以及根据特征对结节的良恶性进行判断。在肿瘤的诊断和治疗中，对比同一位置病灶特征的变化有着重要的临床意义，而在如何提高医生在进行病情对比时的阅片效率方面的研究很少。 

在一些PACS(Picture Archiving and Communication Systems)系统中，虽然提供了自动定位相近断层图像的功能，但是这种功能精确度不高，并且只是进行了断层与断层之间的匹配，如果一个断层中出现多个结节，这种方法并不能提供有效的对应结果。 

发明内容

本发明的目的是提供一种肺部CT的三维配准方法，该三维配准方法能够将同一位置的结节在不同CT数据中的成像位置进行自动对应。 

本发明中提出的配准技术应用的对象是高分辨率肺部CT图像，其技术思路为：首先进行刚性配准，通过互信息将CT体数据中的肺部区域进行整体对齐；然后在刚性配准的基础上利用提取的匹配特征点对结合局部单点互信息(SMI)最大化的方式进行非刚性配准，得到最终的精确配准结果；然后利用配准结果提供的空间变换信息，进行相同结节成像位置的 对应，从而方便结节的特征变化进行对比。 

本发明的具体技术方案为： 

一种肺部CT的三维配准方法，包括以下步骤： 

载入第一肺部CT体数据和第二肺部CT体数据； 

以互信息为配准测度，对第一肺部CT体数据和第二肺部CT体数据进行三维刚性配准，使二者中的肺部区域整体对齐，记录X轴、Y轴和Z轴三个方向的位移参数和旋转参数，作为第一配准参数； 

在刚性配准的基础上进行非刚性配准，记录非刚性配准的最优位移场，作为第二配准参数； 

用第一配准参数和第二配准参数对第一肺部CT体数据和第二肺部CT体数据中的结节进行匹配，建立对应关系。 

在上述的肺部CT的三维配准方法中，优选地，所述非刚性配准包括特征点提取、特征点匹配和位移场搜索。 

在上述的肺部CT的三维配准方法中，优选地，采用三维的算子提取特征点，特征点匹配中被匹配为特征点对的两个特征点r、f满足以下两个条件：一、参考图像中的特征点r在浮动图像中最邻近的点是特征点f，且特征点f在参考图像中的最邻近的点也是特征点r；二、最邻近特征点与次临近特征点间的距离比小于预设的第一阈值。 

在上述的肺部CT的三维配准方法中，优选地，采用BBF算法确定最邻近的特征点。 

在上述的肺部CT的三维配准方法中，优选地，所述非刚性配准用互信息结合特征点限制作为相似性测度。 

在上述的肺部CT的三维配准方法中，优选地，所述位移场搜索包括以下步骤：计算位移场变化量；将位移场变化量与位移场相加，更新位移场；利用特征点对位移场进行限制，包括计算特征点x处的位移场Uⁿ⁺¹(x)，计算该位移场Uⁿ⁺¹(x)与V(x)的差值，该差值小于预设的第二阈值时，使位移场Uⁿ⁺¹(x))V(x)，否则Uⁿ⁺¹(x)保持不变，V(x)为构成特征点对的两个特征点之间的位移，该特征点对包括特征点x；计算浮动图像插值结果，计算该插值结果与参考图像之间的互信息，当互信息停止增大或迭代次数达到限定次数时，将当前位移场作为最优位移场，否则重复上述步骤。