[发明专利]改进的基于自相似性的多序列磁共振图像配准方法

摘要

一种改进的基于自相似性的多序列磁共振图像配准方法，包括以下步骤：1)对所有序列的三维磁共振图像，用非局部均值快速降噪算法逐层进行降噪；2)通过层叠的大津算法对前景部分进行提取，即多次使用大津算法，将后一次的前景叠加到前一次的图像中；3)使用局部的三维中值滤波对结果进行优化；4)使用自相似性对预处理好的图像进行编码；5)使用一种基于离散的优化方法计算特征图间相似性度量，并判断相似性度量是否到达最优状态；6)使用最终变换矩阵对原浮动图像进行变换，获得最终的结果图。本发明抗噪声干扰能力强，配准精度较高。

主权项

1.一种改进的基于自相似性的多序列磁共振图像转换方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1)对所有序列的三维磁共振图像，用非局部均值快速降噪算法逐层进行降噪；2)通过层叠的大津算法对前景部分进行提取，即多次使用大津算法，将后一次的前景叠加到前一次的图像中；3)使用局部的三维中值滤波对结果进行优化，填充被误当成背景而忽略的部分像素，并对一些突出的像素点进行平滑：4)使用自相似性对预处理好的图像进行编码，过程如下：4.1)选取离一个像素最相邻的6个像素，选取12对距离为根号2单位的像素点的差值作为中心点的特征描述，中心像素不参与计算；4.2)将这些差值除以差值的均值，对所有距离进行归一化；4.3)使用海明距离表示每一个距离，每个距离占用5个比特位，12个数值占据60位；前4位的比特为置为0，最终将获得64位的数值，该数值就是特征图中，该像素点的数值；5)使用一种基于离散的优化方法计算特征图间相似性度量，并判断相似性度量是否到达最优状态，过程如下：5.1)在上述方法中，已经将图像距离变换成海明距离，通过异或计算获取两幅图像的差值，计算差值的平方差之和；5.2)判断平方差之和是否达到最小值，即相似性度量是否达到最优，若不是则进行步骤5.3)，如果是则进行步骤6)；5.3)对变换矩阵参数进行更改，对浮动的目标特征图进行变换，然后进行步骤5.1)；6)使用最终变换矩阵对原浮动图像进行变换，获得最终的结果图。