[发明专利]血管中心线自动匹配方法及装置

权利要求书

1.一种血管中心线自动匹配方法，其特征在于，包括：

利用卷积神经网络提取第t帧原始造影图像中的血管图像和第t+1帧原始造影图像中的血管图像，分别记为第一血管图像和第二血管图像，其中，t为不小于1的整数；

利用非极大值抑制算法和断裂修复算法获取所述第一血管图像中的血管中心线和所述第二血管图像中的血管中心线，分别记为第一血管中心线和第二血管中心线；

利用多层次特征匹配算法获取第t帧原始造影图像和第t+1帧原始造影图像中所有网格点的匹配关系，作为第一匹配关系，基于半径和距离约束根据所述第一匹配关系获得所述第一血管中心线和所述第二血管中心线上的所有关键点之间的匹配关系，作为第二匹配关系；

根据所述第二匹配关系在所述第一血管中心线和所述第二血管中心线上获取所有待匹配的血管段对，采用动态时间规整算法计算每个待匹配的血管段对的匹配结果，根据所有待匹配的血管段对的匹配结果获得所述第一血管中心线和所述第二血管中心线的匹配结果；

利用卷积神经网络提取第t帧原始造影图像中的血管图像和第t+1帧原始造影图像中的血管图像，之前还包括：

利用IFC-RPCA算法分别对第t帧原始造影图像和第t+1帧原始造影图像进行减影处理，获得第t帧原始造影图像对应的减影图像和第t+1帧原始造影图像对应的减影图像；

将第t帧原始造影图像和第t帧原始造影图像对应的减影图像进行线性叠加获得第t帧原始造影图像对应的增强图像，作为第一增强图像，将第t+1帧原始造影图像和第t+1帧原始造影图像对应的减影图像进行线性叠加获得第t+1帧原始造影图像对应的增强图像，作为第二增强图像；

相应地，利用卷积神经网络提取第t帧原始造影图像中的血管图像和第t+1帧原始造影图像中的血管图像，具体为：

利用卷积神经网络提取所述第一增强图像中的血管图像和所述第二增强图像中的血管图像；

其中，利用IFC-RPCA算法对所述原始造影图像进行减影处理，消除所述原始造影图像中除血管图像之外的背景图像。

2.根据权利要求1所述的血管中心线自动匹配方法，其特征在于，利用非极大值抑制算法和断裂修复算法获取所述第一血管图像中的血管中心线和所述第二血管图像中的血管中心线，具体为：

利用非极大值抑制算法获取所述第一血管图像中的初始血管中心线和所述第二血管图像中的初始血管中心线；

利用断裂修复算法对所述第一血管图像中的初始血管中心和所述第二血管图像中的初始血管中心线进行修复，获得所述第一血管图像中的血管中心线和所述第二血管图像中的血管中心线。

3.根据权利要求1所述的血管中心线自动匹配方法，其特征在于，利用多层次特征匹配算法获取第t帧原始造影图像和第t+1帧原始造影图像中所有网格点的匹配关系，具体为：

采用Triplet网络获取第t帧原始造影图像的深度特征和第t+1帧原始造影图像的深度特征，分别记为第一深度特征和第二深度特征；

利用多层次特征匹配算法根据所述第一深度特征和所述第二深度特征获取第t帧原始造影图像和第t+1帧原始造影图像中所有网格点的匹配关系。

4.根据权利要求1所述的血管中心线自动匹配方法，其特征在于，基于半径和距离约束根据所述第一匹配关系获得所述第一血管中心线和所述第二血管中心线上的所有关键点之间的匹配关系，具体为：

获取所述第一血管中心线上的关键点，作为第一关键点，对于任意一个第一关键点，获取与所述第一关键点邻近的网格点，作为目标网格点；

从所述第一匹配关系中获取所有目标网格点的匹配关系，根据所有目标网格点的匹配关系获取所述第一关键点的局部透射投影关系；

根据所述局部透射投影关系在所述第二血管图像中获取与所述第一关键点匹配的像素点，作为初始匹配点；

若所述初始匹配点不处于所述第二血管中心线上，则基于半径和距离约束对所述初始匹配点进行校正，获得处于所述第二血管中心线上的校正点，作为目标匹配点。