CN103315739A - 基于动态跟踪技术免除运动伪影的磁共振影像方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及磁共振成像研究领域，是一种基于计算机视觉目标识别和追踪技术，在磁共振成像数据的采集过程中，跟踪被试的空间姿态，实时动态调整扫描仪成像参数，避免采集到有运动伪影图像的方法和系统。通过模拟人眼立体视觉的至少两台摄像仪，识别目标并计算被试的空间姿态，监控和判断其空间运动。一旦发现发生运动，立即计算修正好的空间姿态参数并通过TCP/IP传递给扫描仪，实时调整扫描仪的成像参数，确保即使在被试有运动的情况下，扫描仪能在正确的空间位置去采集图像数据，从而最终获得的图像仿佛是被试没有发生运动而采集得到图像一样。由此采集得到的图像数据质量稳定可靠，完全免除了运动伪影，不再需要在后处理中做运动校正。

Description

基于动态跟踪技术免除运动伪影的磁共振影像方法和系统

技术领域

本发明涉及磁共振成像研究领域，是一种基于计算机视觉目标识别和追踪技术的实时校正磁共振图像采集参数从而避免采集到存在运动伪影的图像数据的方法及系统。

背景技术

磁共振成像具有无损伤，软组织对比度高，且任意方向断层等特点。同时，磁共振成像的方法灵活，可以提供不同种类反差（或者称为对比度）的图像，不仅能够提供组织形态学信息，而且能够反映活体生物组织的功能特性（水分子弥散、血流灌注、脑心理功能、铁沉积、新陈代谢水平等）及分子水平的信息，因此磁共振成像已经广泛应用于医学临床诊断。

磁共振成像的扫描时间较长，扫描过程中被扫描对象经常会有不由自主的运动，会导致运动伪影。运动伪影是磁共振影像中常见的问题，常常会严重影响成像质量，但一直以来都没有得到完善的解决。可以将MRI比作一个曝光时间数分钟的相机，如果在成像的过程中有了运动，图像就会模糊。早期的MRI运动校正方法是在数据采集完成后，使用后处理算法进行补救，通过采集数据本身的信息恢复受影响的信号。但是，如果被试在扫描过程发生了不规则运动，后处理方法不能估算合适运动模型，就无法完全去除运动模糊带来的伪影；若是扫描过程中被试活动太大甚至移出扫描层面，就好像相机拍摄时对象跑出了取景范围，任何图像后处理方法都不可能恢复图像。

较常用的实时运动矫正方法是导航回波。这种方法可以在成像过程中矫正运动伪影。该方法通常在正式数据采集之前先采集部分K空间的数据或者一个低分辨的3D图像数据，通过这些数据来估计目标的运动参数，然后修改扫描平面位置使其与被扫描物体的位置保持一致，从而去除运动伪影。但这类方法需要额外的数据采集，这将影响正式采集的信号，同时也将显著增加扫描时间，因此为了提高效率只能采集少量数据来计算运动参数，但这又将降低运动参数计算的精度，需要在精度和耗时之前权衡。另一种方法是采用一个小的磁共振线圈作为标记，固定在被试上，通过检测这个线圈中磁体中的运动情况间接判别被试的活动。但是这种方法对磁共振成像本身会有干扰，而且需要与磁共振扫描仪之间较为复杂的技术连接，因此技术上实现不太方便，需要对扫描仪平台本身做一些改动，难以在现有平台上普及。

发明内容

本发明的目的是针对上述已有技术的不足而提出的一种基于计算机视觉的对象识别和追踪技术的磁共振影像实时运动校正和伪影消除的方法和系统，目标是通过动态自动调整成像参数，彻底去除成像过程中可能产生的运动伪影。该方法使用独立于磁共振成像的光学视频系统，通过摄像机监控对象，通过计算机视觉的对象识别和追踪技术跟踪计算对象的运动，然后将估算的运动信息实时传入到磁共振系统中，动态修改脉冲序列程序的成像参数，使扫描平面和视野与被扫描对象之间保持相对关系不变，从而总是能够获取清晰的图像数据，彻底解决被扫描者在长时间数据采集过程中因为不能保持静止而不可避免产生的运动伪影问题。与其他方法相比，第一，本方法对磁共振成像扫描的影响较小，不需要增加额外的扫描时间；第二，由于采用为机器人视觉领域较为成熟的技术，运动参数估计准确性很高；第三，本系统相对独立于磁共振扫描仪器系统，不需要对扫描仪本身进行太多技术修正，因此灵活性较大。

为了实现上述目的，本发明提出了一种基于动态跟踪技术免除运动伪影的磁共振影像方法和并实现了相应的系统，主要包含了如下模块：

模块一：视频识别和跟踪模块。该模块主要使用计算机视觉系统监控识别头部并监控头部运动，计算头部在三维空间的运动参数；

模块二：网络传输模块。该模块主要提供视频识别和跟踪模块与磁共振扫描控制台之间的通讯，用于传递监控计算得到的运动参数和需要的修正结果；

模块三：脉冲序列控制模块。该模块主要根据运动参数，修改脉冲序列参数，并将更新的序列参数发送到脉冲序列控制单元，调整扫描的视野、位置和平面。

其中，模块一进一步包含了四个部分，视频信号采集系统、目标和标记识别、跟踪标记物、运动跟踪计算程序。视频采集系统包含模拟双眼并构造立体视觉的两个高分辨率工业摄像头，同时采集视频信息；目标和标记识别需要从视频信号中分离背景并识别目标和标记；跟踪标记物模块将具有特殊图像纹理的标记与被跟踪物体固定在一起，并且要在视频数据流中连续串联和跟踪该标记；运动跟踪和计算程序标记物随时间变化在不同图像数据帧之间的光流，在三维空间坐标系重建对象和标记的空间立体坐标，计算对象的运动姿态并估算是否有空间运动，如果有运动，估算运动参数，并且进行不同坐标系统（扫描仪座标系统、视频座标系统、物理世界座标系统等）之间的统一和转换，最后获得被跟踪物体的空间运动信息。

其中运动跟踪和计算程序包含了若干子模块，如下：

子模块一：视频信号处理，保证两个摄像机数据的稳定和快速视频数据流入；

子模块二：视觉标定，计算两个摄像头的内参数集和外参数集，通过这些参数建立模拟双眼立体系统的几何模型，获得视频采集的图像像素坐标与真实空间中的实际坐标之间的对应关系。摄像头的内参数集指那些主要与摄像机的内部结构相关的参数，包括焦距在图像坐标系x，y方向的等效焦距，摄像机光轴与成像平面的交点的图像坐标。外参数集是指右摄像机相对于左摄像机的空间转换关系，主要包括一个空间旋转矩阵R和一个空间平移向量T；

子模块三：标记物在空间中的三维坐标计算，在双摄像机采集视频里分别识别标记物上的标记点，并通过标定参数构建的几何模型计算标记点在物理空间中的坐标；

子模块四：运动参数估计，使用标记点三维坐标计算被跟踪物体的刚体运动参数，参数包括三维平移和三维旋角度的六个系数。

其中运动参数的计算，设摄像机坐标系下的标记点运动前后的旋转矩阵为R _c ，平移向量为t _c 。假设t ₀ ，t ₁ 时刻标记点的坐标分别为X _c0 ，X _c1 ，那么

式中X _c0 ，X _c1 为3×N的矩阵，N为标记点的个数，从中估算出R _c 和t _c ，算法如下：

式中

和

分别是t ₀ ，t ₁ 时刻N个标记点的平均坐标向量。

对C进行奇异值分解（SVD）得到

，从而解出R _c 和t _c ：

再将旋转矩阵转换成三个旋转角度。

子模块五：系统互标定，由于运动参数估计模块获得的运动系数是在摄像机坐标系下，需要转换到磁共振成像系统的坐标系下。做法是设计一个用于空间坐标标定的水模，其上包含了一系列标记点，标记点坐标可以同时在摄像机和MRI两个坐标系下获得，然后可通过求解下式得到两坐标系之间的转换关系：

X_m = R_cm·X_c + T_cm

其中X_c和X_m分别为标记点在摄像机系统和磁共振成像系统下的空间坐标，R_cm为两个坐标系的3x3的旋转系数，T_cm为3x1的平移向量。R_cm和T_cm的求解与步骤四中运动参数计算的方法相同。通过R_cm和T_cm，可是用如下公式计算磁共振坐标系下的运动参数R_m和T_m：

假设t ₀ ，t ₁ 时刻标记点的坐标分别为X _m0 ，X _m1 ，那么：

结合

得到：

所以

    在模块二中，通讯程序使用TCP/IP协议，将模块一中计算得到的运动参数实时传输到磁共振成像扫描控制台电脑。

    在模块三中，磁共振成像序列获得了由模块二发送来的最新运动参数后，将根据该参数修改与空间定位相关序列参数，然后将这些参数发送至脉冲序列控制单元，实时更新扫描平面。

本发明应用计算机视觉中成熟的视频目标识别和跟踪技术开发了一个在磁共振环境下的三维空间视频监控、跟踪和立体坐标重建的方法和系统，应用到了磁共振成像中，在磁共振扫描过程中实时计算被扫描对象的空间姿态和对应运动参数，并且不间断的将最新获得的空间位置姿态和位置参数传递给扫描仪，动态控制和调整在磁共振扫描过程中的脉冲序列程序的成像视野、位置和扫描平面，从而在数据采集阶段彻底解决了运动伪影问题。本发明的优点是：1）跟踪准确性高，速度较快，光学跟踪技术使用高分辨，高采集速度的摄像机，跟踪精度可以在亚毫米级，运动参数的更新频率高。2）硬件独立：对磁共振成像信号采集的影响小，光学跟踪系统独立于磁共振成像系统，不需要额外的成像扫描的时间，同时采用磁共振兼容摄像机，对成像扫描基本没有影响。 3）软件系统图例：相应的软件系统也是独立研发的，对扫描仪本身的脉冲序列仅仅需要最小的接口改动，很容易以外挂和添加到方式，应用到已经在世界各地在被使用的商用系统上去。4）容易和各种磁共振序列结合，本发明对磁共振序列没有限制和额外要求，可以与任何序列结合，同时序列的改动较小。

附图说明

图1为发明的方法流程图；

图2为本发明系统实施例示意图；

图3为本发明互标定水模示意图；

图4为本发明的运动矫正效果图；其中，（左）图无运动参考图，采集过程中被试保持静止；（中）图为多幅运动矫正图像的平均图，采集过程中被试有运动，但是采用本发明可以保持动态跟踪，因此采集得到的图像在成像视野中的相对位置高度一致，所以平均结果边界非常整齐，脑中结构清晰，和参照图差别很小，误差在容忍范围之内（亚毫米）；（右）图为多幅无运动矫正图像的平均图；采集过程中被试有运动，但是采集中成像序列不做相应视野和参数修正；因此，由于多幅图像在成像视野中的相对位置完全不固定，可以看到结果中图像对齐很差，平均图像的边界非常模糊，存在多重伪影。

具体实施方式

下面结合具体实施例和附图，对本项发明作进一步的详细说明。在以下内容中，有关实施本项发明的过程、条件、实验方法等，除了特别指出的之外，均为本领域的普遍知识和公知常识，本项发明不做特别限制。

本发明基于西门子3T Trio磁共振扫描仪实现实时运动矫正，其流程包括以下步骤：

步骤1 ：各个设备在磁共振成像环境下的安装和摆放，包括摄像机，运动跟踪电脑，磁共振成像控制主机，以及它们之间的连接线，还有摄像机跟踪标记物的固定。图1是本项发明的系统总图，图2显示一个实施实例的布局概念。

其中，使用了两个ImageSource的DFK31BF03工业级袖珍摄像头，放置于磁体房内距离磁体腔中心大约2.5米的位置。跟踪系统计算机放在磁体房外，通过一根10米的1394线与摄像头连接，电脑上安装两个1394 - PCI（或PCIE）转接卡，以接受视频数据，同时，其与磁共振成像控制台电脑之间通过一根网线连接。

步骤2 ：视频采集：通过模拟双眼立体空间视觉的双摄像头视频系统，同时采集包含跟踪标记物的视频图像信息。

其中，视频采集模块是基于本发明方法编写的算法，在windows 7环境下利用Visual Studio 2008环境独立研发。

步骤3 ：识别标记物：从视频流数据中识别目标并分离标记物。这一步是利用计算机视觉模式识别的方法实现的。

步骤4 ：摄像头标定: 利用识别和分离得到的标记物，计算摄像镜头的内外参数，通过这些参数建立摄像机的几何模型，获得摄像机采集的图像像素坐标与真实空间中的实际坐标之间的对应关系。

其中的空间标定算法，是将计算机视觉研究通用方法，根据本项发明的具体配置（即摄像仪、棋盘格标记等），编写了一个模块实现的。其主要子模块包括：（1）在摄像机采集视频图像中寻找棋盘图的像素级内标记点位置；（2）找到精确的亚像素级标记点位置；（3）通过标记点位置计算单个摄像机的内外参数及畸变参数；（4）通过两个摄像机各自的内外参数进一步计算双摄像头立体标定参数。

步骤5 ：系统互标定，计算摄像机和磁共振成像系统坐标系两坐标系之间的转换关系，即互标定参数。

其中互标定通常的做法是分别获得一系列标记点同时在摄像机和MRI两个系统下的坐标X_c和X_m，然后求解方程X_m = R_cm·X_c + T_cm得到3×3的旋转矩阵R_cm和3×1的平移向量T_cm。图3为一个在摄像机和MRI下均可见的水模。该水模是一个20×20×20 cm³的立方体，充入盐溶液，内部为网格结构。在水模的一侧贴上一张黑白的棋盘纸，黑白格子的交叉点，即角点，与水模的网格结构的交叉点对应。角点位置可通过光学跟踪系统获得，水模中的网格结构可以在MRI下检测到，而棋盘角点与水模交叉点存在一个固定的相对位移，可以通过测量获得，则角点在MRI下的坐标可以获得。于是接着可通过解方程X_m = R_cm·X_c + T_cm计算得到两坐标系的旋转矩阵和平移向量，也即是互标定参数。

步骤6 ：计算标记物中标记点的空间三维坐标，在双摄像机采集视频里分别识别标记物中特殊标记点，并通过 步骤4 的标定参数构建的几何模型计算标记点在物理空间中的坐标，在摄像机坐标系下计算坐标。

其中，计算标记点三维坐标，根据二维图像点与三维空间点之间的映射关系，可得到：

 (u_i,v_i,1)^T分别为左右摄像机的对应二维图像坐标，为相同世界坐标系中的坐标点。其中

 ，A ₁ ，A ₂ 为两摄像头的内参数矩阵。I为3×3的单位阵，0=[0,0,0] ^T 。R，t为右摄像机坐标系相对于左摄像机坐标系的旋转矩阵和平移向量。

分别展开消去两个比例参数，得到：

 

三个未知数，四个方程，联立求得最终的三维世界坐标。

步骤7 ：通过 步骤2、6 采集并记录标记点的初始三维坐标。

步骤8 ：通过 步骤2、6 采集当前标记点三维坐标，并通过步骤7记录的标记点初始坐标和当前坐标计算被跟踪物体在摄像机坐标系下的刚体运动参数。

设摄像机坐标系下的标记点运动前后的旋转矩阵为R _c ，平移向量为t _c 。假设t ₀ ，t ₁ 时刻标记点的坐标分别为X _c0 ，X _c1 ，那么

式中X _c0 ，X _c1 为3×N的矩阵，N为标记点的个数，从中估算出R _c 和t _c ，算法如下：

式中

和

分别是t ₀ ，t ₁ 时刻N个标记点的平均坐标向量。

对C进行奇异值分解（SVD）得到，从而解出R _c 和t _c ：

再将旋转矩阵转换成三个旋转角度。

步骤9 ：利用 步骤5 中获得的互标定参数计算在磁共振成像系统坐标系下的运动参数。

假设t ₀ ，t ₁ 时刻标记点的坐标分别为X _m0 ，X _m1 ，那么：

结合

得到：

所以

     步骤10 ：使用基于TCP/IP协议的通讯程序将 步骤9 中得到的运动参数实时传输到磁共振成像扫描控制台电脑。其中通讯程序通过WinSock编写，Winsock是为Windows系统开发的一套标准的TCP/IP网络编程接口，是处理网络的Windows API，让程序员回避具体的网络细节，更专注于应用程序的开发。

     步骤11 ：磁共振成像扫描控制台电脑中的成像序列程序接受 步骤10 中传入的运动参数，然后根据该参数修改脉冲序列程序中与空间定位相关的各参数，并将这些参数发送至脉冲序列控制单元，实时更新扫描平面。

    其中控制台电脑可按照标准TCP/IP协议规定，通过自己实现的一个程序或者西门子提供的一个ReModProt程序接受运动参数，修改当前序列的相关参数，然后序列程序将更新参数发送到脉冲序列控制单元。

     步骤12 ：重复 步骤8、9、10、11 ，直到扫描结束。

本实施例中，磁共振成像采用自旋回波-平面回波成像序列，具体参数为: 恢复/回波时间为 4000/68 ms, 分辨率2×2×3 mm^3----，35层，采样矩阵 128×128。矫正是在每个3D图像的采集之前进行，而被试在每幅3D图像之间运动。图4显示了参考图像，多幅经过矫正的图像平均结果与多幅不经过矫正图像的平均结果。由图4可见通过运动矫正后的图像位置一致，平均结果图像细节清晰，消除了可能存在的运动模糊和伪影；而没有经过矫正的图像由于存在相对运动，各图像之间的空间位置完全不匹配，在平均后图像变模糊。

Claims (2)

1.一种基于动态跟踪技术免除运动伪影的磁共振影像方法，利用计算机视觉的目标识别和跟踪技术，动态监控被试在扫描仪内地活动和空间姿态，实时调整磁共振成像过程，从而确保采集到的影像学数据中被试的相对位置固定从而免除图像中的运动和模糊，其特征在于该方法包括以下具体步骤：  

a、视频识别和跟踪

使用计算机视觉识别头部目标并动态监控头部运动的技术，实时计算头部在三维空间的运动参数；包括：

ⅰ）视频信号采集

利用模拟双眼并构造立体视觉的至少两个高分辨率工业摄像头，同时采集视频信息；

ⅱ）目标和标记识别

从视频信号中分离背景并识别目标和标记；

ⅲ）跟踪标记物

将具有特殊图像纹理的标记与被跟踪物体固定在一起，并且在视频数据流中连续串联和跟踪该标记；

ⅳ）运动跟踪计算

计算标记物随时间变化在不同图像数据帧之间的光流，在三维空间坐标系重建对象和标记的空间立体坐标；计算对象的运动姿态并估算是否有空间运动，若有运动，计算运动参数，并且进行不同坐标系统即扫描仪座标系统、视频座标系统、物理世界座标系统之间的统一和转换，获得被跟踪物体的空间运动信息；具体包括：

 1）视频信号处理

保证两个摄像机数据的稳定和快速视频数据流入；

2）视觉标定

计算两个摄像头的内参数集和外参数集，通过这些参数建立模拟双眼立体系统的几何模型，获得视频采集的图像像素坐标与真实空间中的实际坐标之间的对应关系；其中，摄像头的内参数集指那些主要与摄像机的内部结构相关的参数，包括焦距在图像坐标系x，y方向的等效焦距，摄像机光轴与成像平面的交点的图像坐标；外参数集是指右摄像机相对于左摄像机的空间转换关系，包括一个空间旋转矩阵R和一个空间平移向量T；

3）标记物在空间中的三维坐标计算

在双摄像机采集视频里分别识别标记物上的标记点，并通过标定参数构建的几何模型计算标记点在物理空间中的坐标；

4）运动参数估计

使用标记点三维坐标计算被跟踪物体的刚体运动参数，参数包括三维平移和三维旋角度的六个系数；

其中运动参数的计算，设摄像机坐标系下的标记点运动前后的旋转矩阵为R _c ，平移向量为t _c ；假设t ₀ ，t ₁ 时刻标记点的坐标分别为X _c0 ，X _c1 ，那么

式中X _c0 ，X _c1 为3×N的矩阵，N为标记点的个数，从中估算出R _c 和t _c ，算法如下：

式中和

分别是t ₀ ，t ₁ 时刻N个标记点的平均坐标向量；

对C进行奇异值分解（SVD）得到

，从而解出R _c 和t _c ：

再将旋转矩阵转换成三个旋转角度；

5）系统互标定

运动参数计算获得的运动系数是在摄像机坐标系下，将其转换到磁共振成像系统的坐标系下；做法是设计一个用于空间坐标标定的水模，其上包含了一系列标记点，标记点坐标同时在摄像机和MRI两个坐标系下获得，然后通过求解下式得到两坐标系之间的转换关系：

X_m = R_cm·X_c + T_cm

其中X_c和X_m分别为标记点在摄像机系统和磁共振成像系统下的空间坐标，R_cm为两个坐标系的3x3的旋转系数，T_cm为3x1的平移向量；R_cm和T_cm的求解与步骤四中运动参数计算的方法相同；通过R_cm和T_cm，用如下公式计算磁共振坐标系下的运动参数R_m和T_m：

假设t ₀ ，t ₁ 时刻标记点的坐标分别为X _m0 ，X _m1 ，那么：

结合

得到：

所以

；

b、网络传输

提供视频识别和跟踪步骤与磁共振扫描控制台之间的通讯，用于传递监控计算得到的运动参数和需要的修正结果；其中，通讯程序使用TCP/IP协议，将视频识别和跟踪步骤计算得到的运动参数实时传输到磁共振成像扫描控制台电脑；

c、脉冲序列控制

根据运动参数，修改脉冲序列参数，并将更新的序列参数发送到脉冲序列控制单元，调整扫描的视野、位置和平面。

2.一种基于动态跟踪技术免除运动伪影的磁共振影像的系统，其特征在于该系统包括：

a、视频识别和跟踪模块

使用计算机视觉系统监控识别头部并监控头部运动，计算头部在三维空间的运动参数；

b、网络传输模块

提供视频识别和跟踪模块与磁共振扫描控制台之间的通讯，用于传递监控计算得到的运动参数和需要的修正结果；其中通讯程序使用TCP/IP协议，将视频识别和跟踪模块计算得到的运动参数实时传输到磁共振成像扫描控制台电脑；

c、脉冲序列控制模块

根据由网络传输模块发送来的最新运动参数，修改与空间定位相关序列参数，并将更新的序列参数发送到脉冲序列控制单元，调整扫描的视野、位置和平面；

其中所述视频识别和跟踪模块包括：

ⅰ）视频信号采集系统

模拟双眼并构造立体视觉的两个高分辨率工业摄像头，同时采集视频信息；

ⅱ）目标和标记识别

从视频信号中分离背景并识别目标和标记；

ⅲ）跟踪标记物模块

将具有特殊图像纹理的标记与被跟踪物体固定在一起，并且要在视频数据流中连续串联和跟踪该标记；

ⅳ）运动跟踪计算程序

计算标记物随时间变化在不同图像数据帧之间的光流，在三维空间坐标系重建对象和标记的空间立体坐标，计算对象的运动姿态并估算是否有空间运动，若有运动，计算运动参数，并且进行不同坐标系统即扫描仪座标系统、视频座标系统、物理世界座标系统之间的统一和转换，最后获得被跟踪物体的空间运动信息；具体包括：

子模块一  视频信号处理模块

保证两个摄像机数据的稳定和快速视频数据流入；

子模块二  视觉标定模块

计算两个摄像头的内参数集和外参数集，通过这些参数建立模拟双眼立体系统的几何模型，获得视频采集的图像像素坐标与真实空间中的实际坐标之间的对应关系；摄像头的内参数集指那些主要与摄像机的内部结构相关的参数，包括焦距在图像坐标系x，y方向的等效焦距，摄像机光轴与成像平面的交点的图像坐标；外参数集是指右摄像机相对于左摄像机的空间转换关系，包括一个空间旋转矩阵R和一个空间平移向量T；

子模块三  标记物在空间中的三维坐标计算

在双摄像机采集视频里分别识别标记物上的标记点，并通过标定参数构建的几何模型计算标记点在物理空间中的坐标；

子模块四  运动参数计算模块

使用标记点三维坐标计算被跟踪物体的刚体运动参数，参数包括三维平移和三维旋角度的六个系数；

其中运动参数的计算，设摄像机坐标系下的标记点运动前后的旋转矩阵为R _c ，平移向量为t _c ；假设t ₀ ，t ₁ 时刻标记点的坐标分别为X _c0 ，X _c1 ，那么

式中X _c0 ，X _c1 为3×N的矩阵，N为标记点的个数，从中估算出R _c 和t _c ，算法如下：

式中

和

分别是t ₀ ，t ₁ 时刻N个标记点的平均坐标向量；

对C进行奇异值分解（SVD）得到，从而解出R _c 和t _c ：

再将旋转矩阵转换成三个旋转角度；

子模块五  系统互标定模块

由于运动参数估计模块获得的运动系数是在摄像机坐标系下，需要转换到磁共振成像系统的坐标系下；做法是设计一个特殊水模，其上包含了一系列标记点，标记点坐标可以同时在摄像机和MRI两个坐标系下获得，然后可通过求解下式得到两坐标系之间的转换关系：

X_m = R_cm·X_c + T_cm

其中X_c和X_m分别为标记点在摄像机系统和磁共振成像系统下的空间坐标，R_cm为两个坐标系的3x3的旋转系数，T_cm为3x1的平移向量；R_cm和T_cm的求解与步骤四中运动参数计算的方法相同；通过R_cm和T_cm，可是用如下公式计算磁共振坐标系下的运动参数R_m和T_m：

假设t ₀ ，t ₁ 时刻标记点的坐标分别为X _m0 ，X _m1 ，那么：

结合

得到：

所以

。

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