一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)成像技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 為實(shí)現(xiàn)圖像引導(dǎo)治療（Image Guided Therapy，IGRT)，圖像引導(dǎo)放射治療（Image Guided Radiosurgery, IGRS)和圖像引導(dǎo)微創(chuàng)治療（Image Guided Minimally Invasive Therapy，IGMIT)，現(xiàn)有的手術(shù)病灶定位過程主要包括：在術(shù)前進(jìn)行三維（Three Dimension， 3D)的計(jì)算機(jī)斷層放射掃描成像（Computed Tomography，CT);在術(shù)中實(shí)時(shí)掃描病灶二維 (Two-Dimension，2D)的X光圖像，并從CT圖像中根據(jù)光線投影算法生成2D的數(shù)字重建影 像（Digitally Reconstructed Radi〇-graphs，DRR)，通過測(cè) DRR與 X光圖像相似度對(duì)CT 圖 像與X光圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，從而獲得病灶（X光圖像）當(dāng)前在CT圖像中的準(zhǔn)確位置和方向，進(jìn) 而實(shí)時(shí)引導(dǎo)治療，這種方法在配準(zhǔn)精度要求較高時(shí)則需消耗長(zhǎng)時(shí)間生成大量DRR來進(jìn)行配 準(zhǔn)，因此難以實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的CT與X光間的配準(zhǔn)，使CT圖像不能快速準(zhǔn)確的引導(dǎo)治療。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明提供一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法，以實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的三維CT圖像與 二維X光圖像間的配準(zhǔn)，使三維CT圖像能夠快速準(zhǔn)確的引導(dǎo)治療。
[0004] 本發(fā)明一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法，包括：
[0005] 對(duì)病灶的三維CT圖像進(jìn)行濾波預(yù)處理，根據(jù)最大密度投影（maximum intensity projection，MIP)算法，將所述三維CT圖像在互相正交兩平面系內(nèi)進(jìn)行投影獲得對(duì)應(yīng)的兩 個(gè)數(shù)字重建影像DRR集；
[0006] 獲取所述病灶在最接近所述互相正交兩平面系的另外兩個(gè)正交平面上的兩個(gè)二 維X光圖像，并對(duì)所述二維X光圖像進(jìn)行濾波預(yù)處理；
[0007] 遍歷所述兩個(gè)DRR集與相應(yīng)的所述另外兩個(gè)正交二維X光圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，確定對(duì) 應(yīng)的最相似的所述DRR圖像及其平面內(nèi)位置坐標(biāo)、平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)角度和平面外旋轉(zhuǎn)角度；
[0008] 將所述平面內(nèi)位置坐標(biāo)、平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)角度和平面外旋轉(zhuǎn)角度轉(zhuǎn)換到所述三維CT 圖像坐標(biāo)系下得到六個(gè)配準(zhǔn)參數(shù)。
[0009] 本發(fā)明的有益效果為：
[0010] 本發(fā)明一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法通過對(duì)三維CT圖像和二維X光圖像進(jìn)行 曲率各向異性彌散（Curvature Anisotropic Diffusion)濾波預(yù)處理并采用MIP算法生 成DRR集，采用近似方法將同樣進(jìn)行曲率各向異性彌散濾波預(yù)處理的二維X光圖像與投影 生成的DRR集分別在平面內(nèi)和平面外配準(zhǔn)，再將平面的四個(gè)配準(zhǔn)參數(shù)變換到三維CT圖像坐 標(biāo)系得到六個(gè)配準(zhǔn)參數(shù)，解決了對(duì)實(shí)時(shí)生成二維X光圖像與預(yù)先生成的三維CT圖像進(jìn)行 2D/3D配準(zhǔn)時(shí)由于重建DRR數(shù)量大而不能快速配準(zhǔn)的技術(shù)問題，從而實(shí)現(xiàn)了快速準(zhǔn)確的CT 圖像與X光間的配準(zhǔn)，使CT圖像能夠快速準(zhǔn)確的引導(dǎo)治療。
【附圖說明】
[0011] 圖1是本發(fā)明一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法實(shí)施例一的流程圖；
[0012] 圖2是本發(fā)明一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法實(shí)施例一中DRR集與二維X光圖像 配準(zhǔn)流程圖；
[0013] 圖3是本發(fā)明一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法實(shí)施例一中兩正交方向X光圖像的 效果圖；
[0014] 圖4是本發(fā)明一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法實(shí)施例一中平面到三維配準(zhǔn)參數(shù) 轉(zhuǎn)換的原理圖；
[0015] 圖5是本發(fā)明一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法實(shí)施例二中DRR集與二維X光圖像 配準(zhǔn)流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0016] 圖1是本發(fā)明一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法實(shí)施例一的流程圖，如圖1所示，本 發(fā)明一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法，包括：
[0017] S101、對(duì)病灶的三維CT圖像進(jìn)行濾波預(yù)處理，根據(jù)最大密度投影算法，將所述三 維CT圖像在互相正交兩平面系內(nèi)進(jìn)行投影獲得對(duì)應(yīng)的兩個(gè)數(shù)字重建影像DRR集；
[0018] 所述三維CT圖像還可以用CT、MRI、PER或3DRA圖像替換；優(yōu)選的，所述X軸為人 體三維CT圖像的縱軸，所述三維CT圖像為術(shù)前也即在手術(shù)計(jì)劃階段生成的計(jì)算機(jī)斷層放 射掃描成像CT圖像；
[0019] 優(yōu)選的，所述濾波預(yù)處理為曲率各向異性彌散（Curvature Anisotropic Diffusion，CAD)濾波預(yù)處理；
[0020] 各向異性彌散算法通過創(chuàng)建尺度空間圖像集，并與二維各項(xiàng)同性高斯濾波器進(jìn)行 卷積，從而達(dá)到上述效果，其定義方程為：
[0021] - = div(c(x, vJ)V/) = Vc-Vi +c(x, vJ)AI (l) dt " ~
[0022] 其中，I為尺度空間圖像集，Δ為拉普拉斯算子，▽為圖像梯度，div為散度算子， c(x，y，t)為彌散系數(shù)，是一個(gè)用來控制平滑程度的單調(diào)遞減函數(shù)，滿足隨梯度增大而減小。 這樣保證了在區(qū)域內(nèi)部以較快速度彌散，在邊緣處不再?gòu)浬ⅲM(jìn)而起到邊緣增強(qiáng)的作用；時(shí) 間步長(zhǎng)最大不超過〇. 5/2N，N為圖像維度，對(duì)三維CT圖像取時(shí)間步長(zhǎng)為0. 12,對(duì)于二維X光 圖像，取時(shí)間步長(zhǎng)為〇. 06,以保證兩種圖像不但得到平滑效果，和保證能保留圖像的解剖結(jié) 構(gòu)細(xì)節(jié)。
[0023] 需要說明的是，曲率各向異性彌散濾波是開源醫(yī)學(xué)圖像算法庫(kù)（Insight Toolkit，ITK)內(nèi)置的實(shí)現(xiàn)各向異性彌散濾波程序，不但保證圖像得到平滑效果，而且保證 能邊緣增強(qiáng)的作用，從而保留圖像的解剖結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)；
[0024] 優(yōu)選的，所述根據(jù)最大密度投影MIP算法，將三維CT圖像沿互相正交的方向進(jìn)行 投影獲得兩組數(shù)字重建影像DRR集包括：
[0025] 將三維CT圖像直角坐標(biāo)系xyz的xy平面和xz平面繞X軸轉(zhuǎn)動(dòng)第一角度分別形 成第一參考平面和第二參考平面，在將所述第一參考平面和第二參考平面同時(shí)在小于采樣 角閾值范圍內(nèi)等間隔或不等間隔繞X軸轉(zhuǎn)動(dòng)形成的投影平面上對(duì)所述三維CT圖像執(zhí)行MIP 算法獲得對(duì)應(yīng)的兩組DRR后組成第一 DRR集和第二DRR集；
[0026] 優(yōu)選的，所述采樣角閾值為5° ;所述在將第一參考平面和第二參考平面同時(shí)在小 于采樣角閾值范圍內(nèi)等間隔或不等間隔繞X軸轉(zhuǎn)動(dòng)形成的投影平面上對(duì)所述三維CT圖像 執(zhí)行MIP算法獲得對(duì)應(yīng)的兩組DRR包括：
[0027] 在將所述第一參考平面和第二參考平面同時(shí)在0°~3°內(nèi)以第一采樣密度等間 隔繞X軸轉(zhuǎn)動(dòng)形成的投影平面上、在3°~5°內(nèi)以第二采樣密度等間隔繞X軸轉(zhuǎn)動(dòng)形成 的投影平面上對(duì)所述三維CT圖像執(zhí)行所述MIP算法獲得對(duì)應(yīng)的兩組DRR，所述第一采樣 密度大于所述第二采樣密度；所述第一采樣密度可以為〇. 05°，所述第二采樣密度可以為 0. 02° ;在本步驟中，通過對(duì)參考平面鄰域內(nèi)的投影平面進(jìn)行深度采樣，對(duì)偏轉(zhuǎn)較大的投影 平面進(jìn)行稀疏采樣，可以進(jìn)一步提高生成DRR集的效率；
[0028] S102、獲取所述病灶在最接近所述互相正交兩平面系的另外兩個(gè)正交平面上的兩 個(gè)二維X光圖像，并對(duì)所述二維X光圖像進(jìn)行濾波預(yù)處理；；
[0029] 優(yōu)選的，獲取所述病灶在最接近所述互相正交兩平面系的另外兩個(gè)正交平面上的 兩個(gè)二維X光圖像包括：
[0030] 將三維直角坐標(biāo)系XdytlZj^ X 平面和XciZci平面繞Xci軸轉(zhuǎn)動(dòng)所述第一角度分別形 成第一圖像平面和第二圖像平面、所述三維直角坐標(biāo)系的位置與取向趨近所述三維CT圖 像直角坐標(biāo)系，獲取分別在所述第一圖像平面和第二圖像平面內(nèi)的第一二維X光圖像和第 二二維X光圖像；
[0031] 優(yōu)選的，所述X'軸可以為人體的縱軸；所述二維X光圖像可以為在手術(shù)進(jìn)行過程 中實(shí)時(shí)生成的X光圖像；圖3是本發(fā)明一種二維三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法實(shí)施例一中兩正交 方向X光圖像的效果圖；
[0032] 優(yōu)選的，所述對(duì)二維X光圖像進(jìn)行濾波預(yù)處理的過程與SlOl中所述對(duì)三維CT圖 像預(yù)處理的過程類似，不再贅述；具體來說，這