[发明专利]核磁共振图像序列的配准方法及设备

权利要求书

1.一种核磁共振图像序列配准方法，其特征在于，包括：

响应于用户的操作，将患者的核磁共振图像序列作为待配准图像序列；

使用卷积神经网络，在所述待配准图像序列与预先生成的参考图像序列之间进行图像配准，其中所述参考图像序列中的多幅图像中的特定区域相互对齐，并且其中所述卷积神经网络包含用于图像配准的判别性特征，以及其中所述判别性特征用于判别将所述待配准图像序列中的图像相对于所述参考图像序列中相应的图像所进行的图像平移、图像缩放、图像旋转和/或图像错切；

以及输出经配准的核磁共振图像序列；

使用所述卷积神经网络，在所述待配准图像与其相应的参考图像之间进行图像配准，包括：

使用所述卷积神经网络，分别获取所述待配准图像与所述参考图像中的判别性特征；

确定所获取的判别性特征之间的非线性关系和相应的图像变换矩阵；以及

使用所确定的图像变换矩阵，对所述待配准图像进行仿射变换；

其中，所述图像变换矩阵是四维方阵。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述卷积神经网络，在所述待配准图像序列与预先生成的参考图像序列之间进行图像配准，包括：

在所述待配准图像序列中依次选择每张待配准图像；

在所述参考图像序列中依次确定与所述待配准图像相应的参考图像；以及

使用所述卷积神经网络，在所述待配准图像与其相应的参考图像之间进行图像配准。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述卷积神经网络，分别获取所述待配准图像与所述参考图像中的判别性特征，包括：

使用所述卷积神经网络中的编码器，分别对所述待配准图像与所述参考图像进行以下一项或多项操作：卷积、池化、密集化、扁平化、级联，其中所述一项或多项操作的每项操作参数对于所述待配准图像与所述参考图像均相同。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在使用所述卷积神经网络，在所述待配准图像序列与预先生成的参考图像序列之间进行图像配准之前，还包括：

随机生成图像变换矩阵；

使用所述图像变换矩阵，将第一核磁共振图像变换为第二核磁共振图像；

使用所述第一核磁共振图像和所述第二核磁共振图像训练所述卷积神经网络。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像变换矩阵中的参数的约束包括：

沿图像宽度方向的X轴的平移范围在85％至115％之间；

沿图像长度方向的Y轴的平移范围在85％至115％之间；

沿图像深度方向的Z轴的平移范围在80％至120％之间；

绕所述Z轴的旋转范围在-0.8至0.8弧度之间；以及

在所述X轴、所述Y轴和所述Z轴的缩放范围在80％至130％之间。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，使用第一核磁共振图像和第二核磁共振图像训练所述卷积神经网络，包括：

在所述第一核磁共振图像与所述第二核磁共振图像的图像配准过程中，使用所述卷积神经网络分别获取所述第一核磁共振图像与所述第二核磁共振图像中的判别性特征；

确定所获取的判别性特征之间的非线性关系和相应的图像变换矩阵；

使用所确定的图像变换矩阵，对所述第一核磁共振图像进行仿射变换，得到经配准的图像；以及

根据所述经配准的图像与所述第二核磁共振图像之间的损失，训练所述卷积神经网络。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过以下公式计算所述经配准的图像与所述第二核磁共振图像之间的损失：

其中，K是用于训练图像的数量，W是所述卷积神经网络中待训练的权值向量，是第i个第二核磁共振图像，是第i个第一核磁共振图像，t[i]是第i个第一核磁共振图像的标签，是针对第i个第一核磁共振图像的由W参数化的网络输出。

8.根据权利要求4至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述四维方阵中的前三行元素用于指示所进行的图像平移、图像缩放、图像旋转和/或图像错切。

9.一种核磁共振图像序列配准设备，其特征在于，包括至少一个处理器及存储器，所述存储器存储有程序，并且被配置成由所述至少一个处理器执行以下步骤：

响应于用户的操作，将患者的核磁共振图像序列作为待配准图像序列；

使用卷积神经网络，在所述待配准图像序列与预先生成的参考图像序列之间进行图像配准，其中所述参考图像序列中的多幅图像中的特定区域相互对齐，并且其中所述卷积神经网络包含用于图像配准的判别性特征，以及其中所述判别性特征用于判别将所述待配准图像序列中的图像相对于所述参考图像序列中相应的图像所进行的图像平移、图像缩放、图像旋转和/或图像错切；以及

输出经配准的核磁共振图像序列；

使用所述卷积神经网络，在所述待配准图像与其相应的参考图像之间进行图像配准，包括：

使用所述卷积神经网络，分别获取所述待配准图像与所述参考图像中的判别性特征；

确定所获取的判别性特征之间的非线性关系和相应的图像变换矩阵；以及

使用所确定的图像变换矩阵，对所述待配准图像进行仿射变换；

其中，所述图像变换矩阵是四维方阵。