[发明专利]医学图像的匹配方法及装置

说明书

本发明公开了一种医学图像的匹配方法及装置，涉及图像处理技术领域。具体方案包括：提取第一影像中的源特征数据，并获取第二影像中的目标特征数据；利用源特征数据和目标特征数据进行对比识别；若识别成功，则对源特征数据和目标特征数据进行匹配，获得第一影像中生物组织的表示和第二影像中生物组织的表示的对应关系。本发明所提供的实施例通过提取第一影像中的源特征数据和第二影像中的目标特征数据，并对源特征数据和目标特征数据进行识别。当识别成功时，才对源特征数据和目标特征数据进行匹配，这样能够剔除大部分无关特征数据，此时再确定源特征数据及目标特征数据的匹配关系，能够提高匹配的运行效率，降低配准时间，提高匹配的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种医学图像的匹配方法及装置。

背景技术

在脑部医疗导航系统中，为了实现精准的导航，需要建立患者医疗影像中头部位置和患者实际头部位置的变换关系。利用患者医疗影像中的面部点云和实时采集的患者面部点云进行配准，可以得到导航系统需要的变换关系。但在治疗过程中，患者的头部可能会移动，这对导航系统的处理能力和反应速度提出了更高的要求。

相关技术中，利用RANSAC(Random Sample Consensus，随机抽样一致)算法计算患者医疗影像中的面部点云和实时采集的患者面部点云之间的关系。但由于RANSAC算法是一种不确定的算法，具有随机性，可能导致配准错误。在导航的过程中，还可能误采集到患者附近的工作人员或者其他物体的点云，也会导致配准错误，同时，较多的无关点云还会导致RANSAC算法的运行效率降低，增加配准的时间。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种医学图像的匹配方法及装置，能够减少无关点云数据的影响，提高医学图像匹配的效率和鲁棒性。

第一方面，本发明提供一种医学图像的匹配方法，该方法包括：

提取第一影像中的源特征数据，并获取第二影像中的目标特征数据；

利用所述源特征数据和所述目标特征数据进行对比识别；

若识别成功，则对所述源特征数据和所述目标特征数据进行匹配，获得所述第一影像中生物组织的表示和第二影像中生物组织的表示的对应关系。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

利用所述源特征数据和所述目标特征数据进行对比识别；

若识别失败，则重新采集并提取所述第一影像中的所述源特征数据。

在一种可能的实现方式中，所述源特征数据和所述目标特征数据是点云数据、颜色数据或特征值数据中的任意一种。

在一种可能的实现方式中，所述利用所述源特征数据和所述目标特征数据进行对比识别包括：

提取初始源特征数据，并删除非感兴趣区域的所述初始源特征数据，将保留的所述初始源特征数据确定为所述源特征数据；

获取初始目标特征数据，并删除非感兴趣区域的所述初始目标特征数据，将保留的所述初始目标特征数据确定为所述目标特征数据。

在一种可能的实现方式中，所述初始源特征数据通过提取所述第一影像获取。

在一种可能的实现方式中，所述初始目标特征数据通过提取所述第二影像获取或第三图像获取，其中，所述第三图像指的是预设的被测者的生物组织的图像。

在一种可能的实现方式中，分别提取所述源特征数据和所述目标特征数据；

若所述源特征数据包含于所述目标特征数据中，则确定对所述第一影像的识别成功。

在一种可能的实现方式中，对数据的提取和/或获取是自动执行的，或，用户执行的。