[发明专利]乳腺图像配准方法、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种乳腺图像配准方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取第一图像和第二图像；将第一图像和第二图像输入预设的配准网络，通过配准网络得到第二图像对应的形变场；其中，配准网络通过将第一样本图像和第二样本图像输入预设的初始配准网络，得到配准后的样本乳腺图像，根据配准后的样本乳腺图像得到配准后的样本腺体分割图像，并根据第一样本图像和配准后的样本乳腺图像得到第一损失、根据第一样本图像对应的分割图像和配准后的样本腺体分割图像得到第二损失，根据第一损失和第二损失对初始配准网络进行训练；根据第二图像和形变场，得到配准后的乳腺图像。采用本方法能够减少乳腺DCE‑MRI图像配准耗时。

技术领域

本申请涉及图像配准技术领域，特别是涉及一种乳腺图像配准方法、计算机设备和存储介质。

背景技术

在乳腺动态增强磁共振成像(DCE-MRI)扫描过程中，在对比剂注射前、中、后期分别对乳腺成像，可以得到多层面多时相的扫描图像。通常，由于对比剂随时间的扩散，同一层面不同时相的乳腺DCE-MRI图像之间存在灰度差异，而这种差异在病灶区域最为明显，会造成组织病灶诊断的不准确；另外，乳腺DCE-MRI扫描过程持续2～3分钟，病人的呼吸运动会引起乳腺组织的形变位移，导致同一层面不同时相的图像内部组织区域不对齐，给乳腺DCE-MRI图像的分析处理造成困难。因此，在分析乳腺DCE-MRI之前，需要对不同时相的乳腺DCE-MRI图像进行配准，以消除乳腺组织的形变位移以及同一层面不同时相的乳腺DCE-MRI图像之间的灰度差异。

传统技术中，对乳腺DCE-MRI图像的配准，主要是通过对乳腺DCE-MRI 图像进行迭代优化，例如，采用自由形变模型(Free From Deformation，FFD)、 HS光流场模型、带有相似性评价模型的马尔可夫随机场等模型对乳腺DCE-MRI 图像进行迭代优化，实现乳腺DCE-MRI图像的配准。

然而，传统的乳腺DCE-MRI图像配准方法，存在耗时较长的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够减少乳腺DCE-MRI图像配准耗时的乳腺图像配准方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种乳腺图像配准方法，所述方法包括：

获取第一图像和第二图像；其中，所述第一图像与所述第二图像均为乳腺动态扫描图像；所述乳腺动态扫描图像中包括乳房和腺体；

将所述第一图像和所述第二图像输入预设的配准网络，通过所述配准网络得到所述第二图像对应的形变场；其中，所述配准网络通过如下的训练方法得到：将第一样本图像和第二样本图像输入预设的初始配准网络，得到配准后的样本乳腺图像，根据所述配准后的样本乳腺图像得到配准后的样本腺体分割图像，并根据所述第一样本图像和所述配准后的样本乳腺图像得到第一损失、根据所述第一样本图像对应的分割图像和所述配准后的样本腺体分割图像得到第二损失，根据所述第一损失和所述第二损失对所述初始配准网络进行训练；

根据所述第二图像和所述形变场，得到配准后的乳腺图像。

在其中一个实施例中，所述第一图像与所述第二图像为检测者同一体位不同扫描时相下的乳腺动态增强磁共振图像；所述将所述第一图像和所述第二图像输入预设的配准网络，通过所述配准网络得到所述第二图像对应的形变场之前，所述方法还包括：

通过三维仿射变换对所述第二图像和所述第一图像进行预配准，得到第一配准图像；

所述将所述第一图像和所述第二图像输入预设的配准网络，通过所述配准网络得到所述第二图像对应的形变场，包括：

将所述第一图像和所述第一配准图像输入所述配准网络，通过所述配准网络得到所述形变场。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：