[发明专利]基于蒙特卡洛树搜索的血管3D/2D配准方法及装置

权利要求书

1.基于蒙特卡洛树搜索的血管3D/2D配准方法，其特征在于：其包括以下步骤：

(1)利用3D和2D血管拓扑一致性来实现血管图匹配，将3D血管图和2D血管图的匹配表示为顶点对的集合和边对的集合；

(2)将血管匹配过程看作求解3D和2D血管点的稠密匹配，先估计顶点之间的稀疏匹配，再匹配连接两个顶点之间的边，从而得到两个血管图的稠密匹配；

(3)根据血管边匹配的可以分解为连续状态的特性，构建一个搜索树；

(4)在搜索树的每个节点上，使用一个封闭解来计算配准结果，设计一个评价分数；

(5)使用一个蒙特卡洛树搜索MCTS的变种用于遍历该搜索树，评价分数作为树中每个节点的奖励值，MCTS的目标是在搜索树空间中找到最具有最高奖励的节点。

2.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛树搜索的血管3D/2D配准方法，其特征在于：所述步骤(1)中，血管图表示为其中为顶点集合，ε为边的集合，包含血管的端点和分叉点，边则表示为连接两个相邻顶点的曲线，3D血管图和2D血管图的匹配表示为顶点对的集合和边对的集合π^ε通过直接导出。

3.根据权利要求2所述的基于蒙特卡洛树搜索的血管3D/2D配准方法，其特征在于：所述步骤(1)中，根据公式(1),3D和2D血管结构的配准表示为找到3D血管的最优变换T，在该变换T作用后的3D血管的投影与2D血管达到最佳对齐，

其中表示两个血管图的量化距离，P为透视投影操作，它是由X射线成像设备决定的且不变的，T为需要求解的3D刚性变换，Ω_T为T的解空间。

4.根据权利要求3所述的基于蒙特卡洛树搜索的血管3D/2D配准方法，其特征在于：所述步骤(2)中，两个边上点的稠密匹配通过均匀插值实现，将该过程描述为从π^ε到π的满射其中为π^ε的解空间，血管配准问题进一步转化为图的边的匹配问题。

5.根据权利要求4所述的基于蒙特卡洛树搜索的血管3D/2D配准方法，其特征在于：所述步骤(3)中，根据π^ε的定义以及血管的拓扑连续性，当给定初始的顶点匹配对，沿着血管图逐步地增加新的匹配边从当前的匹配集中选择一对非血管末端的边使得和的末端顶点作为新匹配边对和的开始顶点，然后沿着血管的拓扑在一定范围内遍历寻找和的末端顶点，这个搜索范围通过超级边来定义，K个连续的边组成的长边，K通常取值2或者3；当给定当前的血管边匹配通过上述过程获取多个待匹配边对

6.根据权利要求5所述的基于蒙特卡洛树搜索的血管3D/2D配准方法，其特征在于：所述步骤(4)中，评价分数Q为公式(2)

对于给定的π^ε，刚性变换经过两个满射得到T＝f₁(f₂(π^ε))，Q的第一项与3D和2D点集的重叠度相关，3D点的投影和2D点的最小距离通过距离变换实现，σ是用于归一化距离的尺度参数，Q的第二项用于惩罚在3D到2D投影过程中发生的尺度变化，s^3D和s^2D分别表示投影后3D顶点和2D顶点的分布尺度，令矩阵代表矩阵代表