[发明专利]锥束CT图像间体素稠密对应的自动建立方法

摘要

本发明公布了一种锥束CT图像间体素稠密对应的自动建立方法，分为对级联测地随机森林进行训练过程和在线测试过程；首先根据锥束CT图像定义图像子集，基于表观随机森林获取图像子集间体素的相似度，然后基于级联测地随机森林更新图像子集间体素的相似度，再利用正则化机制获取原始图像间稠密体素对应，由此实现锥束CT图像间体素稠密对应的快速自动建立。本发明建立对应的方法有效克服了现有方法对标注数据的大量需求以及稠密体素对应效率低的问题，基于本发明的体素对应可得到锥束CT图像之间的非刚性变形以及配准，用于估计不同锥束CT图像之间的差异及临床正畸治疗评价。

主权项

1.一种锥束CT图像间体素稠密对应的自动建立方法，分为对级联测地随机森林进行训练过程和在线测试过程；首先根据锥束CT图像定义图像子集，基于表观随机森林获取图像子集间体素的相似度，然后基于级联测地随机森林更新图像子集间体素的相似度，再利用正则化机制获取原始图像间稠密体素对应，由此实现锥束CT图像间体素稠密对应的快速自动建立；具体包括如下步骤：(一)对级联测地随机森林进行训练的过程，包括：1)基于锥束CT图像子集的表观信息，以非监督聚类随机森林算法训练表观随机森林，从表观随机森林获取图像子集间体素的相似度，构建体素相似度矩阵A；连接相邻体素得到无向图，根据体素相似度矩阵A设置无向图中的边的权值；包括：11)随机从图像子集中选取体素构造表观随机森林中的决策树，再预测体素之间的相似度；12)通过式1计算得到每棵决策树生成体素对(vk,vl)为相似体素的概率：pa(φ(vk)＝vl)＝Pkl/νkl  (式1)其中，Pkl为体素vk与vl从根节点到叶节点共有遍历路径的长度；νkl＝max(Pk,Pl)为体素vk与vl从根节点到叶节点的遍历长度Pk与Pl的最大值；φ为待求解的图像子集之间的映射函数；13)定义体素相似度矩阵A，根据体素相似度矩阵A，设置连接相邻体素所得到的无向图中的边的权值；所述相似度矩阵A中的元素akl定义为体素对(vk,vl)从nt棵独立的决策树所生成的相似概率的均值；所述无向图中连接相邻体素的边的权值由相似度矩阵A中与该相邻体素对应的元素确定；2)基于级联测地森林更新图像子集间体素的相似度：21)定义测地坐标g为从边界背景到当前体素在图像子集的无向图中的最短路径长度；根据步骤13)得到的无向图中连接相邻体素的边的权值，该权值对应相似度矩阵A中与该相邻体素对应的元素；并由该无向图估计得到图像子集体素的测地坐标，并在图像子集体素的测地坐标上以非监督聚类森林算法建立测地随机森林；22)由所述测地随机森林获取体素相似度，更新步骤13)从表观随机森林中获取的体素相似度矩阵A；从测地随机森林中返回的体素相似度反映体素之间在测地距离意义上的相似；更新后的体素相似度定义为式2： 其中，是从测地随机森林各个决策树中得到的体素属于相同结构概率的平均值；a_kl表示从表观随机森林中获取的体素相似度；φ表示在图像子集体素v之间的映射函数；23)根据相似度矩阵更新测地坐标，依据更新后的测地坐标建立一个新的测地随机森林；对级联测地随机森林进行训练时，进行n_k次的测地坐标更新得到n_k层的级联测地随机森林，在第i次迭代中，相似度其中分别对应第i步迭代中体素对(v_k,v_l)的相似度，第i‑1步迭代中体素对(v_k,v_l)的相似度，以及第i‑1步迭代中测地随机森林得到的体素相似度；(二)在线测试过程，包括：1)从表观随机森林中获取图像子集Sr中的体素与图像子集St中的体素为对应体素的概率；并根据表观随机森林定义图像子集体素之间的相似度矩阵，初始定义连接图像子集体素的加权无向图，定义图像子集中体素的测地坐标；2)根据级联测地随机森林返回的体素属于同一个结构的概率，对表观随机森林获取的体素相似度进行多次迭代更新；在第i次迭代中，由当前的相似度矩阵确定无向图中邻接边的权重进而估计测地坐标，将该测地坐标输入到对应的测地随机森林得到体素位于相同结构的概率，并以此更新图像子集之间的体素相似度；每次迭代更新的图像子集的相似度都用于估计图像子集之间体素的映射函数多数投票机制被用于从多次迭代得到的映射之中计算得到最后的映射函数φ；3)根据图像子集的映射函数φ，利用正则化机制获取原始图像间稠密体素对应；假定参照图像与目标图像之间的位移场记做C，其元素c_i对应从参照图像V^r中的体素到该体素在目标图像V^t中的对应体素之间的位移；根据给定图像子集的映射函数φ，预先确定一组体素对应，其中通过式3估计整个图像对应的稠密位移场： 式3中，E为能量函数；C为图像对应的稠密位移场；μ1,μ2为常数系数；式3包括三项：第一项是施加了位移场的变形后的参照图像与目标图像之间的图像灰度差异，其中分别对应施加了位移场c_i的参照图像的体素的灰度与在目标图像中的对应体素的灰度；Φ表示待求解的原始锥束CT图像V^r与V^t之间的稠密体素映射函数；当V^r中的体素在V^t中没有对应时，系数γ_i设置为0；否则，γ_i设置为1；第二项中，是由表观森林与级联测地森林获取的图像子集对应后，计算得到的体素与其在目标图像子集中的对应体素之间的位移；c_k表示在待求解稠密位移场中体素的位移；通过第二项约束待求解的位移场与之前由表观森林与级联测地森林获取的图像子集对应一致；第三项是平滑项，通过约束相邻的体素之间保持相似的位移以获取平滑的位移场，其中▽C是位移场的梯度；求解式3，得到锥束CT图像Vr与Vt之间的稠密体素映射函数为： 其中，分别为参照图像与目标图像V^t中的体素；c_i为体素的位移；由此实现快速获取原始锥束CT图像之间体素的稠密对应。