一種應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的非剛性配準方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的非剛性配準方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 為了分析和理解圖像，人們需要進行圖像處理以獲取圖像的灰度、空間位置、紋理 等信息。圖像處理涉及的領(lǐng)域很廣，包括圖像壓縮、圖像復(fù)原、圖像去噪、圖像分割、圖像配 準、圖像融合、三維可視化等。其中，圖像配準進行的是獲取圖像的空間位置信息的工作，它 通過某種空間變換，使待處理的兩幅圖像的對應(yīng)結(jié)構(gòu)相互對齊，從而為之后更進一步的圖 像處理做準備。
[0003] 根據(jù)圖像的變換方式，圖像配準的方法可以分為兩類：剛性配準方法和非剛性配 準方法。由于現(xiàn)實生活中大部分形變都是非剛性、非線性的，所以往往更需要非剛性配準方 法來解決，尤其是在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域，非剛性配準方法應(yīng)用十分廣泛。
[0004] 近年來，非剛性配準方法在醫(yī)學(xué)圖像上的典型應(yīng)用主要包括：神經(jīng)醫(yī)學(xué)診斷和治 療研宄、基于配準的分割、真實圖像與標(biāo)準圖譜比較、2D/3D圖像配準實現(xiàn)手術(shù)精確導(dǎo)航、心 臟運動估計等。隨著研宄的層層深入，非剛性配準方法正在不斷被完善，在醫(yī)學(xué)圖像分析與 研宄方面的作用日益顯現(xiàn)，已經(jīng)成為一種極其重要的醫(yī)學(xué)圖像處理工具。
[0005] 基于光流場理論的Demons方法作為當(dāng)前最廣受關(guān)注的非剛性配準方法之一，不 僅具有完善的理論基礎(chǔ)，還有著不錯的應(yīng)用效果，這也是很多從事圖像配準領(lǐng)域的研宄人 員選擇Demons非剛性配準算法作為配準工具的重要原因。本發(fā)明也是基于Demons方法 的。自Thirion提出Demons方法以來，國內(nèi)外很多知名大學(xué)和科研院所都積極開展基于 Demons方法的圖像配準研宄，并取得了卓有成效的研宄成果。其中，最著名的是Wang等 人提出的ActiveDemons方法，將浮動圖像的梯度信息也引入驅(qū)動力計算公式中。作為 Demons方法的改進形式，不僅進一步提高了算法的收斂速度而且可以配準變形較大的圖 像。但是，ActiveDemons方法僅依靠均化系數(shù)a調(diào)節(jié)變形驅(qū)動力的強度，使得圖像的變 形程度不好控制，無法兼顧圖像中大形變和小形變區(qū)域的準確配準，容易導(dǎo)致小形變區(qū)域 過矯正的弊病。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對經(jīng)典的ActiveDemons方法及其改進方法無法同時兼顧醫(yī)學(xué)圖像中大形變和 小形變區(qū)域的配準缺陷，本發(fā)明設(shè)計了一種應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的全自動配準方法。本發(fā)明在 配準過程中引入新的調(diào)節(jié)變形驅(qū)動力的參數(shù)，可以更靈活、細致的調(diào)整圖像的變形程度，為 了進一步提高配準的精度和收斂速度，在配準過程中引入多分辨率策略，由粗到精的配準 圖像，有效的實現(xiàn)了醫(yī)學(xué)圖像的精確配準，克服了之前的方法中存在的缺陷。
[0007] 本發(fā)明的核心技術(shù)方案主要有以下兩個方面：
[0008] 1?新的變形驅(qū)動力計算方法
[0009] 為了能夠有效地控制圖像的變形程度，兼顧圖像中大形變和小形變區(qū)域的配準， 本發(fā)明在經(jīng)典的ActiveDemons方法的計算公式中引入一個新的參數(shù)--平衡系數(shù)k:
[0011] 其中，S為參考圖像，M為浮動圖像，a為均化參數(shù)，k為平衡系數(shù)，VS為參考圖像 的梯度，VM為浮動圖像的梯度，k的取值規(guī)律參見附圖1。
[0012] 2.基于多分辨率策略實現(xiàn)
[0013] 為了進一步提高配準的收斂速度和精確度以及避免陷入局部極值，在配準算法實 現(xiàn)的過程中引入由粗到精的多分辨率策略。
[0014] 其基本思路如下：
[0015] (1)通過重采樣的方法將待配準圖像分解成多級金字塔模型；
[0016] (2)在低分辨率下利用較少的時間進行粗配準，得到本尺度的變形矩陣；
[0017] (3)對在低分辨率下得到的變形矩陣進行超采樣，將其作為上一級高分辨率的初 始變換；
[0018] (4)逐層的迭代，最終實現(xiàn)整幅圖像的配準。
[0019] 本發(fā)明的有益效果在于：
[0020] 1.配準的精確度
[0021] 本發(fā)明能夠相對準確的實現(xiàn)對醫(yī)學(xué)圖像的配準。圖2至圖9為對四例不同醫(yī)學(xué)圖 像的配準實驗結(jié)果，可以看出本發(fā)明在配準醫(yī)學(xué)圖像時可以很好的配準大形變和小形變圖 像，配準精度要優(yōu)于原來的ActiveDemons方法，表1所示為本發(fā)明對應(yīng)于經(jīng)典的Active Demons方法的均方差比較。
[0022] 表1兩種方法的配準結(jié)果均方差（MSE)對比
[0023]
[0024] 2.配準的收斂速度
[0025] 配準方法的收斂速度直接影響著本發(fā)明的實際應(yīng)用效果。本發(fā)明相對于經(jīng)典 的ActiveDemons方法，收斂速度大大提高。這里以測試圖像為例，說明，附圖10為二 值測試圖像，圖11為兩種方法的配準曲線對比圖，分別為AD(ActiveDemons)方法和 IAD(ImprovedActiveDemons)方法。
[0026] 綜上所述，本發(fā)明設(shè)計了一種應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的非剛性配準方法。該方法基于新 的變形驅(qū)動力和多分辨率等策略實現(xiàn)，能夠很好地實現(xiàn)對醫(yī)學(xué)圖像的配準。
【附圖說明】
[0027] 圖1平衡系數(shù)的取值規(guī)律；
[0028] 圖2、圖4、圖6、圖8分別為四例醫(yī)學(xué)圖像的配準實驗結(jié)果；
[0029] 圖3、圖5、圖7、圖9分別為四例醫(yī)學(xué)圖像的實驗結(jié)果與參考圖像的差值圖；
[0030] 圖10為兩幅測試二值圖像；
[0031] 圖11兩種方法的配準曲線對比圖。
【具體實施方式】
[0032] 下面結(jié)合附圖及具體實施例對本發(fā)明作進一步詳細的說明。
[0033] 本發(fā)明實現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的配準過程依次經(jīng)過以下步驟：
[0034] 步驟1 :預(yù)處理兩幅待配準的圖像，使其尺寸、類型等一致；
[0035] 步驟2:選取圖像中的所有像素點均為Demons點；
[0036] 步驟3:設(shè)置圖像的基本參數(shù)，包括最大迭代次數(shù)設(shè)為200、最大分解級數(shù)設(shè)為3、 初始變形矩陣設(shè)為零矩陣、設(shè)置均化系數(shù)、平衡系數(shù)的值，而且二者在每個分解級數(shù)中保持 不變等；
[0037] 步驟4:根據(jù)提出的Demons算法計算圖像的變形驅(qū)動力，得到瞬時位移向量，計算 方法如下：
[0039] 步驟5 :利用得到的瞬時位移向量更新變形矩陣，再用高斯濾波平滑變形矩陣， 具體方式如下；
[0040] Tn (p) =Tn_! (p) +un (p)
[0041] Tn(p) =G0*Tn(p)
[0042] 步驟6:判斷是否達到最大迭代次數(shù)，若沒有達到，則返回步驟4,繼續(xù)迭代；否則 判斷是否達到最大分解級數(shù)，若沒有到達，則對在低分辨率下得到的變形矩陣進行超采樣， 將其作為上一級高分辨率的初始變換，返回步驟4,否則配準結(jié)束，進入步驟7 ;
[0043] 步驟7 :通過雙三次插值法完成浮動圖像的最終配準。
[0044] 最后應(yīng)說明的是，以上實施實例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管參 照較佳的實施實例對本發(fā)明進行了詳細的說明，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何 熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的修改或等同替換， 而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神和范圍，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的非剛性配準方法，其特征在于包括w下步驟： 步驟1;預(yù)處理兩幅待配準的圖像，使其尺寸、類型等一致； 步驟2 ;選取圖像中的所有像素點均為Demons點； 步驟3 ;設(shè)置圖像的基本參數(shù)，包括最大迭代次數(shù)、最大分解級數(shù)、初始變形矩陣、均化 系數(shù)、平衡系數(shù)等； 步驟4 ;根據(jù)提出的Demons算法計算圖像的變形驅(qū)動力，得到瞬時位移向量； 步驟5 ;利用得到的瞬時位移向量更新變形矩陣，再用高斯濾波平滑變形矩陣； 步驟6 ;判斷是否達到最大迭代次數(shù)，若沒有達到，則返回步驟4,繼續(xù)迭代；否則判斷 是否達到最大分解級數(shù)，若沒有到達，則對在低分辨率下得到的變形矩陣進行超采樣，將其 作為上一級高分辨率的初始變換，返回步驟4,否則配準結(jié)束，進入步驟7 ; 步驟7 ;通過雙S次插值法完成浮動圖像的最終配準。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的非剛性配準方法，其特征在于：在所 述步驟4中使用新的變形驅(qū)動力U計算方法，如下所示：其中，S為參考圖像，M為浮動圖像，a為均化參數(shù)，k為平衡系數(shù)，VS為參考圖像的 梯度，VM為浮動圖像的梯度。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的非剛性配準方法，其特征在于：在所 述步驟6中引入多分辨率策略實現(xiàn)配準，該樣可W進一步提高配準的精度和收斂速度。
【專利摘要】一種應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的非剛性配準方法，屬于圖像處理領(lǐng)域。通過在經(jīng)典的Active Demons方法的基礎(chǔ)上，提出新的變形驅(qū)動力計算方法，使得圖像的變形程度更好控制，能夠同時兼顧圖像中大形變和小形變區(qū)域的準確配準。為了進一步的提高配準的精確度和收斂速度，在配準過程中引入多分辨率策略，由粗到精的實現(xiàn)配準。經(jīng)過大量的配準試驗表明，本發(fā)明可以實現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的準確、快速、穩(wěn)定的配準，克服了Active Demons方法存在的缺陷。
【IPC分類】G06T7/00
【公開號】CN104933716
【申請?zhí)枴緾N201510333686
【發(fā)明人】董恩清, 楊佩, 孫文燕, 李宇森, 曹海
【申請人】山東大學(xué)（威海）
【公開日】2015年9月23日
【申請日】2015年6月16日