[发明专利]医学图像配准方法、医疗设备及存储介质有效
申请号: | 202010205018.0 | 申请日: | 2020-03-23 |
公开(公告)号: | CN111091567B | 公开(公告)日: | 2020-06-23 |
发明(设计)人: | 张玲玲;滕忠照;沈金花 | 申请(专利权)人: | 南京景三医疗科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/38 |
代理公司: | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人: | 张琳琳 |
地址: | 211800 江苏省南京市江北新区*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 医学 图像 方法 医疗 设备 存储 介质 | ||
1.一种医学图像配准方法,其特征在于,包括:
获取目标部位的参考医学图像序列以及待配准医学图像序列;
确定所述待配准医学图像序列的各个图像层面中的血管边界,以得到各个图像层面的边界子图;
分别对参考医学图像序列的至少一个图像层面以及所述待配准医学图像序列的至少一个图像层面进行血管边界的采样,得到第一边界点集合以及第二边界点集合;
基于所述第一边界点集合以及所述第二边界点集合中对应边界点的偏移量,确定最优变换;
根据所述最优变换对各个所述边界子图进行调整,以对所述待配准医学图像序列进行配准;
其中,所述根据所述最优变换对各个所述边界子图进行调整,以对所述待配准医学图像序列进行配准,包括:
依次将所述最优变换作用在各个所述边界子图上,得到配准后的边界子图;
将所述配准后的边界子图与所述待配准医学图像序列中对应的图像层面进行融合得到目标图像层面;其中,所述目标图像层面中每个像素点的像素值是基于所述目标图像层面中每个像素点与所述配准后的边界子图的位置关系确定的;
所述将所述配准后的边界子图与所述待配准图像序列中对应的图像层面进行融合得到目标图像层面,包括:
当所述目标图像层面的像素点位于所述配准后的边界子图内时,所述目标图像层面的像素点的像素值为所述配准后的边界子图对应像素点的像素值;
当所述目标图像层面的像素点位于所述配准后的边界子图外时,所述目标图像层面的像素点的像素值为所述边界子图对应像素点的像素值;
当所述目标图像层面的像素点位于所述配准后的边界子图的边界时,所述目标图像层面的像素点的像素值为所述边界子图对应像素点的像素值与所述配准后的边界子图对应像素点的像素值的插值结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一边界点集合以及所述第二边界点集合中对应边界点的偏移量,确定最优变换,包括:
利用所述第一边界点集合与所述第二边界点集合中对应边界点的偏移量以及变换矩阵形成目标函数;其中,所述第一边界点集合以及所述第二边界点集合为所述目标函数的约束条件;
基于所述目标函数对所述变换矩阵进行优化,以得到所述最优变换。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标函数采用如下公式表示:
;
其中,为所述目标函数,F为所述变换矩阵,t为常数向量,Fj为所述变换矩阵中的第j列,Fk为所述变换矩阵中的第k列,Fi为所述变换矩阵中的第i列,movEdge为所述第一边界点集合,targetEdge为所述第二边界点集合,、为正则化参数,n为第一边界点集合中边界点的数量。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述待配准医学图像序列的各个图像层面中血管的边界,以得到各个图像层面的边界子图,包括:
基于所述参考医学图像序列,形成血管管腔的掩膜图像;
确定所述血管管腔的掩膜图像中每根血管的感兴趣区域及所述感兴趣区域内的种子点位置;
利用所述每根血管的感兴趣区域及所述感兴趣区域内的种子点位置,得到所述各个图像层面的边界子图。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述确定所述血管管腔的掩膜图像中每根血管的感兴趣区域及所述感兴趣区域内的种子点位置,包括:
对所述掩膜图像进行连通区域标记,得到所述掩膜图像中每根血管的位置;
基于所述掩膜图像中每根血管的位置,提取每根血管的边界点以形成血管管腔的包围盒;
将所述包围盒往外扩充预设数量的像素点得到每根血管对应的感兴趣区域;
计算所述感兴趣区域内所有像素点的坐标平均值得到所述种子点位置。
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