CN109377455A - 改进的基于自相似性的多序列磁共振图像配准方法 - Google Patents
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Abstract
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。
Description
技术领域
本发明涉及一种多序列磁共振图像配准方法。
背景技术
通常的，不同序列磁共振图像间的配准是通过相似性度量以及优化算法，对相似性度量进行优化，一直找到相似性度量值最优的情况。图像配准方法通过相似性度量值确定不同序列图像间相似程度，然而相似性度量值忽略了图像间存在的结构性的信息，当不同序列磁共振图像间的相似性度量值陷入局部最优时，往往会输出不同于人们视觉上应该得到的结果。目前图像配准的种类繁多，基于相似性度量的研究如基于互信息的图像配准方法，融合梯度信息的互信息图像配准方法，融合局部信息的互信息图像配准方法等；基于序列间转换的研究成为多序列磁共振图像配准研究领域中比较热门的话题，如基于最大互信息的多序列磁共振图像配准方法、基于图形上下文相关的多序列配准方法及基于薄板样条的多模态配准方法等。但这些方法在一些噪声情况下缺乏准确性及稳定性。
存在的技术缺陷为：在噪声情况下稳定性较差。
发明内容
为了克服现有多序列磁共振图像配准方法的在噪声情况下，多序列磁共振医学图像的转换图效果较差、稳定性较差的不足，本发明提供了一种稳定性较好的去噪策略，结合一种基于自相似性的转换方法获得多序列磁共振转换图。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种改进的基于自相似性的多序列磁共振图像转换方法，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。
进一步，所述步骤1)的过程如下：
1.1)寻找全图中相似度较高的区域；
1.2)设定两个固定大小的窗口，一个为搜索窗口，记作X，另一个为邻域窗口，记作Y；
1.3)两个大小相同的邻域窗口，其中一个在搜索窗口中滑动遍历，记作y。另一个是目标像素的邻域窗口，记作x；
1.4)利用欧氏距离的平方计算两个邻域窗口间的相似程度ω：
其中h为平滑参数，V(x),V(y)分别代表以x和y为中心的领域，
1.5)每一个降噪后的像素可用以下公式求得；
其中v为含有噪声的图像，表示降噪后的图像；
1.6)使用积分图对原公式进行计算，降低空间复杂度以及加快降噪的速度。
再进一步，所述步骤2)的过程如下：
2.1)计算图像的直方图，若图像像素值是0-255，那么该图像就有256个bin，统计落在每个bin的像素点的个数，并进行归一化；
2.2)i表示分类的阈值，即一个灰度级，统计0～i灰度级的像素所占整幅图像的比例w0,并统计像素的平均灰度u0，统计i～255灰度级的像素所占整幅图像像素的比例w1，并统计像素的平均灰度u1；
2.3)i从0迭代至256，计算两者的方差g＝w0*w1*(u0-u1)(u0-u1)，当g是最大值时的i值作为图像的全局阈值进行分割；
2.4)层叠提取，将后一次的前景叠加到前一次的图像中，提取更多可用的结构信息。
更进一步，所述步骤3)的过程如下：
3.1)选取需要滤波的像素点；
3.2)统计该噪声点为中心的立方体上的26个近邻点的值，取中值作为该噪声点的值。
本发明的技术构思为：该方法针对获取的多序列磁共振图像中含有大量噪声的应用场景，在尽量保留原始结构化信息的同时，对图像进行了降噪的工作。首先使用fast NL-means算法对所有序列磁共振图的目标区域进行降噪。再利用层叠OSTU算法对前景区域进行提取，并用局部三维中值滤波对图像进行优化。然后对图像使用自相似性的方法对图像进行编码，从而产生独立于模态的图像。使用两幅特征图像的差值的平方差之和作为相似性度量，对两幅编码图寻找最优的变换，然后将改变换映射到原浮动图像中。
本发明的有益效果主要表现在：1、在噪声大的情况下，配准稳定性较好；2、最大程度保留图像的结构性细节信息；3、在保证配准精度的同时，加快了降噪的速度。
附图说明
图1是改进的基于自相似性的多序列磁共振图像配准方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图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，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。
进一步，所述步骤1)的过程如下：
1.1)寻找全图中相似度较高的区域；
1.2)设定两个固定大小的窗口，一个为搜索窗口，记作X，另一个为邻域窗口，记作Y；
1.3)两个大小相同的邻域窗口，其中一个在搜索窗口中滑动遍历，记作y。另一个是目标像素的邻域窗口，记作x；
1.4)利用欧氏距离的平方计算两个邻域窗口间的相似程度ω：
其中h为平滑参数，V(x),V(y)分别代表以x和y为中心的领域，
1.5)每一个降噪后的像素可用以下公式求得；
其中v为含有噪声的图像，表示降噪后的图像；
1.6)使用积分图对原公式进行计算，降低空间复杂度以及加快降噪的速度。
再进一步，所述步骤2)的过程如下：
2.1)计算图像的直方图，若图像像素值是0-255，那么该图像就有256个bin，统计落在每个bin的像素点的个数，并进行归一化；
2.2)i表示分类的阈值，即一个灰度级，统计0～i灰度级的像素所占整幅图像的比例w0,并统计像素的平均灰度u0，统计i～255灰度级的像素所占整幅图像像素的比例w1，并统计像素的平均灰度u1；
2.3)i从0迭代至256，计算两者的方差g＝w0*w1*(u0-u1)(u0-u1)，当g是最大值时的i值作为图像的全局阈值进行分割；
2.4)层叠提取，将后一次的前景叠加到前一次的图像中，提取更多可用的结构信息。
更进一步，所述步骤3)的过程如下：
3.1)选取需要滤波的像素点；
3.2)统计该噪声点为中心的立方体上的26个近邻点的值，取中值作为该噪声点的值。
Claims (4)
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。
2.如权利要求1所述的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，所述步骤1)的过程如下：
1.1)寻找全图中相似度较高的区域；
1.2)设定两个固定大小的窗口，一个为搜索窗口，记作X，另一个为邻域窗口，记作Y；
1.3)两个大小相同的邻域窗口，其中一个在搜索窗口中滑动遍历，记作y，另一个是目标像素的邻域窗口，记作x；
1.4)利用欧氏距离的平方计算两个邻域窗口间的相似程度ω：
其中h为平滑参数，V(x),V(y)分别代表以x和y为中心的领域，
1.5)每一个降噪后的像素可用以下公式求得；
其中v为含有噪声的图像，表示降噪后的图像；
1.6)使用积分图对原公式进行计算，降低空间复杂度以及加快降噪的速度。
3.如权利要求1或2所述的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，所述步骤2)的过程如下：
2.1)计算图像的直方图，若图像像素值是0-255，那么该图像就有256个bin，统计落在每个bin的像素点的个数，并进行归一化；
2.2)i表示分类的阈值，即一个灰度级，统计0～i灰度级的像素所占整幅图像的比例w0,并统计像素的平均灰度u0，统计i～255灰度级的像素所占整幅图像像素的比例w1，并统计像素的平均灰度u1；
2.3)i从0迭代至256，计算两者的方差g＝w0*w1*(u0-u1)(u0-u1)，当g是最大值时的i值作为图像的全局阈值进行分割；
2.4)层叠提取，将后一次的前景叠加到前一次的图像中，提取更多可用的结构信息。
4.如权利要求1或2所述的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，所述步骤3)的过程如下：
3.1)选取需要滤波的像素点；
3.2)统计该噪声点为中心的立方体上的26个近邻点的值，取中值作为该噪声点的值。
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| GR01 | Patent grant | ||
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