CN110599527A - 一种mra影像数据的配准方法及装置 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例公开了一种MRA影像数据的配准方法及装置，所述方法包括：获取待处理的MRA影像数据，其中，所述MRA影像数据包括第一影像数据和第二影像数据；将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。采用本说明书实施例提供的方法，能够自动实现MRA影像数据的配准，以提高后续动脉瘤的诊断结果和/或随访结果的准确性。

Description

一种MRA影像数据的配准方法及装置

技术领域

本说明书涉及影像学领域，尤其涉及一种MRA影像数据的配准方法及装置。

背景技术

MRA(磁共振血管成像，Magnetic Resonance Angiography)因其具有成像质量高、且不需要介入人体的特点，已经逐步作为颅内动脉血管病变的重要诊断手段之一。

在颅内动脉血管病变诊断和/或随访中，需要对比同一个被观察者的两次MRA影像数据中目标物的变化，例如对比当前MRA影像数据与历史MRA影像数据中动脉瘤的变化，由于两次MRA影像数据的拍摄时间和/或拍摄角度和/或拍摄距离等差异，造成两次MRA影像数据中的相同位置图像不能完全匹配。但是现有技术中，在当前MRA影像数据与历史MRA影像数据的比对中，并未考虑这种不匹配性，造成诊断结果的准确性差。

因此，需要一种方法，能够实现动脉瘤影像数据的配准。

发明内容

本说明书实施例提供一种MRA影像数据的配准方法及装置，用于解决以下技术问题：现有技术中，在当前MRA影像数据与历史MRA影像数据的比对中，并未考虑这种不匹配性，造成诊断结果的准确性差。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供的一种MRA影像数据的配准方法，所述方法包括：

获取待处理的MRA影像数据，其中，所述MRA影像数据包括第一影像数据和第二影像数据；

将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

进一步地，所述第一影像数据的获取时间早于所述第二影像数据。

进一步地，所述将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准，具体包括：

将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，采用3D刚性变换，基于优化器进行优化，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

进一步地，所述优化器为均方差作为损失函数和线性插值组成的优化器。

进一步地，所述将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准，具体包括：

将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，不断优化最小损失函数，使所述第二影像数据中各像素点与所述第一影像数据中各像素点的均方差达到最小，使所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

本说明书实施例提供的一种MRA影像数据的配准装置，所述装置包括：

获取单元，获取待处理的MRA影像数据，其中，所述MRA影像数据包括第一影像数据和第二影像数据；

配准单元，将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

进一步地，所述第一影像数据的获取时间早于所述第二影像数据。

进一步地，所述将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准，具体包括：

将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，采用3D刚性变换，基于优化器进行优化，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

进一步地，所述优化器为均方差作为损失函数和线性插值组成的优化器。

进一步地，所述将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准，具体包括：

将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，不断优化最小损失函数，使所述第二影像数据中各像素点与所述第一影像数据中各像素点的均方差达到最小，使所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

本说明书实施例通过获取待处理的MRA影像数据，其中，所述MRA影像数据包括第一影像数据和第二影像数据；将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。采用本说明书实施例提供的方法，能够自动实现MRA影像数据的配准，以提高后续动脉瘤的诊断结果和/或随访结果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种MRA影像数据的配准方法的框架图；

图2为本申请实施例提供的一种MRA影像数据的配准方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种MRA影像数据配准装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

MRA基本原理是基于饱和效应、流入增强效应、流动去相位效应。MRA是将预饱和带置于3D层块的头端以饱和静脉血流，反向流动的动脉血液进入3D层块，因未被饱和从而产生MR信号。扫描时将一个较厚容积分割成多个薄层激发，减少激发容积厚度以减少流入饱和效应，且能保证扫描容积范围，获得数层相邻层面的薄层图像，使图像清晰，血管的细微结构显示好，空间分辨力提高。MRA因其高质量的成像特点，且不需介入人体的特点逐步成为临床上动脉瘤随访的主要方式，并逐步用于颅内动脉血管病变的诊断。

在动脉瘤随访或颅内动脉瘤介入或颅内动脉瘤术后，均需要将当前MRA影像数据与历史MRA影像数据进行对比，以判断动脉瘤的变化。但是，现有技术中，往往通过主观视觉观察动脉瘤的变化。因此，目前现有技术中，并未考虑不同MRA影像数据的不匹配性。

在申请中，通过图像配准，以进行MRA影像数据的配准。为便于理解本发明，下面将详细对MRA影像数据的配准方法进行描述。

图1为本申请实施例提供的一种MRA影像数据的配准方法的框架图。该MRA影像数据的配准方法具体包括：

S101：获取待处理的MRA影像数据，其中，所述MRA影像数据包括第一影像数据和第二影像数据。

在本申请实施例中，第一影像数据的获取时间早于第二影像数据。前述提及的历史影像数据即为本申请的第一影像数据，当前影像数据即为本申请的第二影像数据。需要说明的是，将获取时间相对较晚的影像数据作为当前影像数据，将获取时间相对较早的影像数据作为历史影像数据。

在本申请的一个实施例中，将术前的影像数据作为第一影像数据，将术后的影像数据作为第二影像数据。在本申请的另外一个实施例中，将术后的影像数据作为第一影像数据，术后第一次随访的影像数据作为第二影像数据。在本申请的再一个实施例中，将当前随访的影像数据作为第二影像数据，将此之前的影像数据作为第一影像数据。在本申请的再一个实施例中，将感兴趣的影像数据中，获取时间较早的影像数据作为第一影像数据，将感兴趣的影像数据中，获取时间较晚的影像数据作为第二影像数据。需要特别说明的是，本申请实施例中的第一影像数据与第二影像数据均来源于同一个被观察者。当然，实施例仅为本申请的示例性说明，并不构成对本申请的限定。

在本申请中，待处理的第一影像数据与第二影像数据均为三维DICOM数据。本申请用于3D/3D配准，亦即两幅三维空间图像间的配准。

由于第一影像数据与第二影像数据的拍摄时间不同，可能存在拍摄设备、拍摄角度、拍摄距离等差异，造成第一影像数据与第二影像数据不能完全匹配，因此，需要将第一影像数据与第二影像数据进行配准。

S103：将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

图像配准是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天气、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像。在图像配准过程中，需要实现像素大小、空间位置等相关信息的配准。在本申请的一个实施例中，将第一影像数据作为参考图像，将第二影像数据作为浮动图像，进行图像配准。

为进一步理解本申请提供的MRA影像数据的配准方法，图2为本申请实施例提供的一种MRA影像数据的配准方法的流程图，具体包括：

S201：获取待处理的第一影像数据和第二影像数据，其中，第一影像数据的获取时间早于第二影像数据。

在本申请实施例中，第一影像数据和第二影像数据均属于MRA影像数据。

S203：基于待处理的第一影像数据和第二影像数据，确定参考图像和浮动图像。

在本申请的一个实施例中，将第一影像数据作为参考图像，第二影像数据作为浮动图像，以用于后续图像配准。在配准过程中，参考图像保持不动，通过调整浮动图像，实现配准。

S205：采用3D刚性变换，基于优化器进行优化，将第二影像数据与第一影像数据进行配准。

在本申请的一个实施例中，采用3D刚性变换，基于优化器进行优化，将第二影像数据与第一影像数据进行配准。

在本申请的一个实施例中，优化器采用均方差作为损失函数和线性插值函数组成的优化器。在具体实施过程中，不断优化最小损失函数，使第二影像数据中各像素点与第一影像数据中各像素点的均方差达到最小，实现第二影像数据与第一影像数据的配准。

各像素点的均方差通过计算第一影像数据与第二影像数据中对应像素的方差，得到计算区域的均方差。在具体实施过程中，保持第一影像数据对应的图像不变，不断调整第二影像数据对应的图像，计算各像素点的均方差，不断通过调整第二影像数据对应的图像的位置，使第二影像数据中各像素点与第一影像数据中各像素点的均方差达到最小，实现第二影像数据与第一影像数据的配准。在本申请实施例中，对各像素点的均方差进行不断优化，不需要提取图像的特征或分割图像，能够避免因图像特征提取带来的麻烦，同时也避免了图像分割带来的误差。

在图像配准过程中，需要不断对浮动图像进行不断调整。由于浮动图像的像素点经过空间变换后，参考图像中对应点的坐标，一般来说不是整数，必须经过插值方法计算该点的灰度值。在本申请实施例中，采用插值算法。在具体实施过程中，可以采用双线性插值法、三线性插值法。

本申请实施例提供的MRA影像数据的配准方法，能够自动实现MRA影像数据的配准，以提高后续动脉瘤的诊断结果和/或随访结果的准确性。

上述内容详细说明了一种MRA影像数据的配准方法，与之相应的，本说明书还提供了一种MRA影像数据的配准装置，如图3所示。

获取单元301，获取待处理的MRA影像数据，其中，所述MRA影像数据包括第一影像数据和第二影像数据；

配准单元303，将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

进一步地，所述第一影像数据的获取时间早于所述第二影像数据。

进一步地，所述将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准，具体包括：

将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，采用3D刚性变换，基于优化器进行优化，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

进一步地，所述优化器为均方差作为损失函数和线性插值组成的优化器。

进一步地，所述将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准，具体包括：

将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，不断优化最小损失函数，使所述第二影像数据中各像素点与所述第一影像数据中各像素点的均方差达到最小，使所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书实施例提供的装置、电子设备、非易失性计算机存储介质与方法是对应的，因此，装置、电子设备、非易失性计算机存储介质也具有与对应方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述对应装置、电子设备、非易失性计算机存储介质的有益技术效果。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据优化设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据优化设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据优化设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据优化设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可浮动和非可浮动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本说明书实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种MRA影像数据的配准方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的MRA影像数据，其中，所述MRA影像数据包括第一影像数据和第二影像数据；

将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一影像数据的获取时间早于所述第二影像数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准，具体包括：

将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，采用3D刚性变换，基于优化器进行优化，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述优化器为均方差作为损失函数和线性插值组成的优化器。

5.如权利要求3或4任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准，具体包括：

将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，不断优化最小损失函数，使所述第二影像数据中各像素点与所述第一影像数据中各像素点的均方差达到最小，使所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

6.一种MRA影像数据是配准装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，获取待处理的MRA影像数据，其中，所述MRA影像数据包括第一影像数据和第二影像数据；

配准单元，将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一影像数据的获取时间早于所述第二影像数据。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准，具体包括：

将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，采用3D刚性变换，基于优化器进行优化，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述优化器为均方差作为损失函数和线性插值组成的优化器。

10.如权利要求8或9任一项所述的装置，其特征在于，所述将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准，具体包括：

将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，不断优化最小损失函数，使所述第二影像数据中各像素点与所述第一影像数据中各像素点的均方差达到最小，使所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。