CN111932443B - 多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法 - Google Patents

多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111932443B
CN111932443B CN202010684794.3A CN202010684794A CN111932443B CN 111932443 B CN111932443 B CN 111932443B CN 202010684794 A CN202010684794 A CN 202010684794A CN 111932443 B CN111932443 B CN 111932443B
Authority
CN
China
Prior art keywords
registration
ultrasound
scale
contrast agent
magnetic resonance
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010684794.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111932443A (zh
Inventor
侯漠
杨茂云
耿立波
余文华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu Normal University
Original Assignee
Jiangsu Normal University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Normal University filed Critical Jiangsu Normal University
Priority to CN202010684794.3A priority Critical patent/CN111932443B/zh
Publication of CN111932443A publication Critical patent/CN111932443A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111932443B publication Critical patent/CN111932443B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/14Transformations for image registration, e.g. adjusting or mapping for alignment of images
    • G06T3/147Transformations for image registration, e.g. adjusting or mapping for alignment of images using affine transformations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4053Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on super-resolution, i.e. the output image resolution being higher than the sensor resolution

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

本发明公开了多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法,属于医学影像处理领域,通过立方卷积插值在不同尺度上构建超声及MRI的多尺度表达;在最粗尺度进行仿射配准,获得配准参数;对于每一尺度进行仿射算法配准,作为尺度配准参数的初始值,为尺度情况下计算得出的配准参数值;其构建了多尺度表达结合仿射变换的配准算法模型,将双模态造影剂引入配准领域,对超声及MRI进行成像增强并结合上述算法模型,对超声和MRI进行配准,能够提升配准精度。

Description

多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法
技术领域
本发明属于医学影像处理领域,尤其涉及一种多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振影像配准精度的方法。
背景技术
由于超声成像易于操作及其高效性,其被广泛应用于城市及乡村医院。目前,由于造影剂的广泛应用,超声成像质量相较于不使用造影剂,获得了普遍提升。然而,基于超声的成像机理,超声的成像质量无论是分辨率还是对比度都不如磁共振成像(MRI)及断层成像(CT)。MRI是另一种应用广泛的成像模式,其具有高质量的空间对比度和分辨率,尤其对软组织成像临床效果十分理想,并且能提供临床需要的功能信息。MRI的缺陷是不能提供实时的体动成像。
总之,没有任何一种医学成像能够满足临床上得所有需求,不同的成像模式在临床应用上拥有各自的优点和缺陷。在很多临床应用上由于超声和MRI是互补的,有必要对超声和MRI进行融合。为了对超声和MRI进行融合,首先需要对超声和MRI进行配准,配准精度直接影响后续的融合。目前,由于超声的强斑点噪声及模糊成像背景,将超声和任何其他模态成像进行配准是一个十分具有挑战性的工作。虽然很多学者针对超声成像配准通过改进算法模型做了大量工作,但是此领域的进展不大。
有鉴于此,有必要对现有基于构建算法模型的超声-MRI配准方法进行改进,以解决超声-MRI配准精度低的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供一种多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振影像配准精度的方法,其构建了多尺度表达结合仿射变换的配准算法模型,将双模态造影剂引入配准领域,对超声及MRI进行成像增强并结合上述算法模型,对超声和MRI进行配准,能够提升配准精度。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法,具体包含如下步骤:
步骤1,通过立方卷积插值在不同尺度上构建超声及MRI的多尺度表达;
步骤2,在最粗尺度π0进行仿射配准,获得配准参数
步骤3:对于每一尺度πi,其中,(i=1…n),进行仿射算法配准,作为πi尺度配准参数的初始值,/>为尺度πi情况下计算得出的配准参数值;
步骤4:设是最后尺度的配准解,则仿射变换参数可被估计为/>
作为本发明多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法的进一步优选方案,在步骤1中,构建超声及MRI的多尺度表达,具体原理如下:对于一幅尺寸为M*N的图像,对其进行s倍下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像,其中,s是M和N的公约数,s分别取2的整数幂,进而得到超声和磁共振的多尺度表达。
作为本发明多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法的进一步优选方案,所述步骤1具体如下:
浮动图像某像素坐标为(i,j),通过反向映射对应的参考图像上得像素的坐标为(i+u,j+v),其中i和j为正整数,u和v,为[0,1)区间的纯小数,则f(i+u,j+v)的值可由原始图像中以p为中心邻域的16个像素的灰度值共同决定,其计算公式如公式如下:
f(i+u,j+v)=A*B*C,
其中,*是乘号:
A=[s(1+v)s(v)s(1-v)s(2-v),
对于C,其中其中,中,s(w)是加权插值系数函数。
作为本发明多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法的进一步优选方案,仿射配准具体如下:
定义一个特殊的刚体仿射变换此刚体仿射变换包括尺度变换、旋转变换和平移变换,/>定义如下所示:
其中,是所描述问题的优化函数,/>代表超声第πi尺度表达的配准影像;代表磁共振第πi尺度表达,|| ||为2-范数,/>和/>分别为初始坐标和变换坐标,ω0代表尺度,被设置为1,θ是旋转角度,Δx和Δy分别代表X轴和Y轴方向的平移。
作为本发明多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法的进一步优选方案,具体获取配准参数过程具体如下:
步骤2.1,选取初始配准参数t(0)=(x0,y00),其中,x0,y00三个参数的初始值在一定的搜索空间可任意选取;且3个线性无关的初始搜索方向 给定允许误差ε(ε>0),令k=1;
步骤2.2,置t(k,0)=t(k-1),从t(k,0)出发,依次沿方向d(1,1),d(1,2),d(1,3)进行一维搜索,得到点t(k,1),t(k,2),t(k,3)
步骤2.3,再从t(k,3)出发,沿方向d(1,4)=t(k,3)-t(k,0)作一维搜索,得到点t(k)
步骤2.4,||t(k)-t(k-1)||<ε,则停止搜索,得到解为t(k);否则置:d(k+1,j)=d(k,j+1),j=1,…3,k=k+1。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:
本发明构建了多尺度表达结合仿射变换的配准算法模型;将双模态造影剂引入配准领域,对超声及MRI进行成像增强并结合上述算法模型,对超声和MRI进行配准,能够提升配准精度。
附图说明
图1是本发明立方卷积插值示意图;
图2是本发明基于多尺度表达的超声与磁共振配准流程图;
图3是本发明多尺度算法示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明:
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,体模由甘油、琼脂和水以3:4:90配比制作而成,在体模中垂直放置一个“U”型橡胶管。本发明中使用的造影剂能够对MRIT2加权成像阴性增强;相反,此造影剂能够对超声成像阳性增强,及能够提升超声成像的亮度和对比度。
本发明分别使用造影剂和不使用造影剂,使用GE LOGIQ3 PRO带有4MHz超声探头的超声设备对体模进行超声成像;使用0.3T(AIRISII,HitachiLtd,JAPAN)对体模进行T2加权成像。本发明不局限于特定超声设备和磁共振设备,本发明不受特定超声设备和磁共振设备的影响。
二维磁共振影像被用于参考影像;二维超声影像经过仿射变换后被用于浮动影像,仿射变换参数为α=(Δx,Δy,Δθ)。分别使用造影剂和不使用造影剂,进行多组对比试验。对于仿射变换参数α,坐标系定义如图3所示。Δy是沿着Y轴竖直向上得,Δx是沿着X轴水平向右的,Δθ旋转方向是逆时针方向。对于参数α,Δx和Δy单位是像素,Δθ的单位是角度,即在对比试验中,α分别被设置为(3,3,3)、(8,8,8)、(11,11,11)和(15,15,15)。
在成像过程中,为了对感兴趣区域进行增强,将双模态造影剂注入体模,获得了超声及MRI造影成像。在配准过程中,对配准浮动影像进行插值是必要的,图1为立方卷积插值示意图。在此基础上构建了一种基于双模态造影剂的多尺度表达结合仿射变换对超声与磁共振影像进行配准的方法,如图2所示。基于多尺度算法计算出仿射变换参数并用于配准超声影像,多尺度算法如图3所示。主要配准步骤如下所示:
主要配准实施步骤如下所示:
多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法,具体包含如下步骤:
步骤1,通过立方卷积插值在不同尺度上构建超声及MRI的多尺度表达。本发明采用下采样原理:对于一幅尺寸为M*N的图像,对其进行s倍下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像,当然s应该是M和N的公约数才行,本发明中s分别取2的整数幂。
步骤2,在最粗尺度π0进行仿射配准,获得配准参数具体获取配准参数过程见步骤2.1~步骤2.4。
步骤2.1:选取初始配准参数t(0)=(x0,y00),上述x0,y00三个参数的初始值在一定的搜索空间可以任意选取。3个线性无关的初始搜索方向
给定允许误差ε(ε>0),令k=1。
步骤2.2:置t(k,0)=t(k-1),从t(k,0)出发,依次沿方向d(1,1),d(1,2),d(1,3)进行一维搜索,
得到点t(k,1),t(k,2),t(k,3)
步骤2.3:再从t(k,3)出发,沿方向d(1,4)=t(k,3)-t(k,0)作一维搜索,得到点t(k)
步骤2.4:||t(k)-t(k-1)||<ε,则停止搜索,得到解为t(k)
否则置:d(k+1,j)=d(k,j+1),j=1,…3,k=k+1。
步骤3:对于每一尺度πi,其中,(i=1…n),进行仿射算法配准,作为πi尺度配准参数的初始值,/>为尺度πi情况下计算得出的配准参数值;具体过程见步骤2.1~步骤2.4。
步骤4:假设是最后尺度的配准解,那么仿射变换参数可以被估计为/>
所述步骤1具体如下:
浮动图像某像素坐标为(i,j),通过反向映射对应的参考图像上的像素的坐标为(i+u,j+v),其中i和j为正整数,u和v,为[0,1)区间的纯小数,则f(i+u,j+v)的值可由原始图像中以p为中心邻域的16个像素的灰度值共同决定,其计算公式如公式如下:
f(i+u,j+v)=A*B*C,*是乘号
其中:
A=[s(1+v)s(v)s(1-v)s(2-v),
其中,中,s(w)是加权插值系数函数。
仿射配准具体如下:
定义一个特殊的刚体仿射变换此刚体仿射变换包括尺度变换、旋转变换和平移变换,/>定义如下所示:
其中,是所描述问题的优化函数,/>代表超声第πi尺度表达的配准影像;代表磁共振第πi尺度表达,|| ||为2-范数,/>和/>分别为初始坐标和变换坐标,ω0代表尺度,被设置为1,θ是旋转角度,Δx和Δy分别代表X轴和Y轴方向的平移。
在表1中,当α分别被初始化设置为(3,3,3)、(8,8,8)、(11,11,11)和(15,15,15)时,不使用造影剂,计算得到的变换参数分别为(0.8864,1.6095,3.4972)、(1.9466,3.3307,4.9054)、(4.2087,6.9406,6.7736)和(7.8865,6.7304,5.4408);当使用造影剂后,计算得到的变换参数分别为(2.4863,2.6590,2.6024)、(8.7058,6.9075,6.7746)、(9.8846,9.7603,8.7094)和(12.8875,12.9041,10.2507)。通过定量分析,对比实验表明,使用造影剂相对于不使用造影剂,能够获得更优的配准精度和误差更小的偏移量。
表1
在表2中,当α被初始化设置为(3,3,3)时,在不使用造影剂和使用造影剂两种情况下,计算得到的变换参数分别为(0.7855,1.5487,4.3232)和(1.5992,2.2584,2.04)。当α分别被初始化设置为(8,8,8)、(11,11,11)和(15,15,15)时,不使用造影剂,计算得到的变换参数分别为(1.4264,2.6603,4.4189)、(3.1849,3.5634,6.5693)和(6.0215,5.9163,5.0041);当使用造影剂后,计算得到的变换参数分别为(9.8421,5.8769,5.1844)、(9.4166,5.0926,8.1796)和(10.0084,8.1667,8.9700)。
明显地,使用造影剂相对不使用造影剂,传统的仿射配准方法能够得到更好的配准精度和误差更小的偏移量。例如,配准前,α被初始化设置为(3,3,3),使用造影剂和不使用造影剂最后计算的变换参数分别为(0.7855,1.5487,4.3232)和(1.5992,2.2584,2.04),显然使用造影剂最后得到的配准精度更优。
表2
对比表1和表2,对于本发明,当α被初始化设置为(3,3,3),不使用造影剂,计算得到的变换参数分别为(0.8864,1.6095,3.4972),当使用造影剂后,计算得到的变换参数分别为(2.4863,2.6590,2.6024)。对于传统配准算法,在不使用造影剂和使用造影剂两种情况下,计算得到的变换参数分别为(0.7855,1.5487,4.3232)和(1.5992,2.2584,2.04)。对于上述参数(3,3,3),无论是否添加造影剂,本发明提出的算法模型相对于传统仿射配准算法,能够获得更优的配准精度和误差更小的偏移量,对于其他参数,不在赘述。
本发明之所以优于传统仿射变换配准方法,根本原因在于基于多尺度表达的高斯金字塔构建。通过上述由粗到精的高斯金字塔,在粗级,能够从整体上粗略地估计变换参数,接着上述变换参数作为下一级的初始仿射变换参数。本发明提出的算法模型无论从整体上还是从细节上,都能够充分体现配准精度。
以上所述实施例,仅为本申请的具体实施方式,用以说明本申请的技术方案,而非对其限制,本申请的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
本技术领域技术人员可以理解的是,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样定义,不会用理想化或过于正式的含义来解释。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明保护范围之内。上面对本发明的实施方式作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施方式,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (3)

1.多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法,其特征在于:具体包含如下步骤:
步骤1,通过立方卷积插值在不同尺度上构建超声及MRI的多尺度表达;
步骤2,在最粗尺度π0进行仿射配准,获得配准参数
步骤3:对于每一尺度πi,其中,(i=1…n),进行仿射配准,作为πi尺度配准参数的初始值,/>为尺度πi情况下计算得出的配准参数值;
步骤4:设是最后尺度的配准解,则仿射变换参数可被估计为/>
仿射配准具体如下:
定义一个特殊的刚体仿射变换此刚体仿射变换包括尺度变换、旋转变换和平移变换,/>定义如下所示:
其中,是所描述问题的优化函数,/>代表超声第πi尺度表达的配准影像;代表磁共振第πi尺度表达,||||为2-范数,/>和/>分别为初始坐标和变换坐标,ω0代表尺度,被设置为1,θ是旋转角度,Δx和Δy分别代表X轴和Y轴方向的平移;
具体获取配准参数过程具体如下:
步骤2.1,选取初始配准参数t(0)=(x0,y00),其中,x0,y00三个参数的初始值在一定的搜索空间可任意选取;且3个线性无关的初始搜索方向给定允许误差ε,ε>0,令k=1;
步骤2.2,置t(k,0)=t(k-1),从t(k,0)出发,依次沿方向d(1,1),d(1,2),d(1,3)进行一维搜索,得到点t(k,1),t(k,2),t(k,3)
步骤2.3,再从t(k,3)出发,沿方向d(1,4)=t(k,3)-t(k,0)作一维搜索,得到点t(k)
步骤2.4,||t(k)-t(k-1)||<ε,则停止搜索,得到解为t(k);否则置:d(k+1,j)=d(k,j+1),j=1,…3,k=k+1。
2.根据权利要求1所述的多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法,其特征在于:在步骤1中,构建超声及MRI的多尺度表达,具体原理如下:对于一幅尺寸为M*N的图像,对其进行s倍下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像,其中,s是M和N的公约数,s分别取2的整数幂,进而得到超声和磁共振的多尺度表达。
3.根据权利要求1所述的多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法,其特征在于:所述步骤1具体如下:
浮动图像某像素坐标为(i,j),通过反向映射对应的参考图像上得像素的坐标为(i+u,j+v),其中i和j为正整数,u和v,为[0,1)区间的纯小数,则f(i+u,j+v)的值可由原始图像中以p为中心邻域的16个像素的灰度值共同决定,其计算公式如公式如下:
f(i+u,j+v)=A*B*C,
其中,*是乘号:
A=[s(1+v)s(v)s(1-v)s(2-v)],
对于C,其中
其中,s(w)是加权插值系数函数。
CN202010684794.3A 2020-07-16 2020-07-16 多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法 Active CN111932443B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010684794.3A CN111932443B (zh) 2020-07-16 2020-07-16 多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010684794.3A CN111932443B (zh) 2020-07-16 2020-07-16 多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111932443A CN111932443A (zh) 2020-11-13
CN111932443B true CN111932443B (zh) 2024-04-02

Family

ID=73312894

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010684794.3A Active CN111932443B (zh) 2020-07-16 2020-07-16 多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111932443B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113208710B (zh) * 2021-07-08 2021-08-31 深圳华声医疗技术股份有限公司 穿刺针显影增强方法、装置、超声设备及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102750692A (zh) * 2012-05-31 2012-10-24 东南大学 结合多模态造影剂进行图像配准的方法
CN110163897A (zh) * 2019-04-24 2019-08-23 艾瑞迈迪科技石家庄有限公司 一种基于合成超声图像的多模态图像配准方法
CN110473241A (zh) * 2019-07-31 2019-11-19 上海联影智能医疗科技有限公司 图像配准方法、存储介质及计算机设备
CN111080724A (zh) * 2019-12-17 2020-04-28 大连理工大学 一种红外和可见光的融合方法
CN111091589A (zh) * 2019-11-25 2020-05-01 北京理工大学 基于多尺度监督学习的超声和核磁图像配准方法及装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1592456A1 (en) * 2003-02-13 2005-11-09 BRACCO IMAGING S.p.A. Contrast enhanced x-ray phase imaging
US7693349B2 (en) * 2006-08-15 2010-04-06 General Electric Company Systems and methods for interactive image registration
GB0913930D0 (en) * 2009-08-07 2009-09-16 Ucl Business Plc Apparatus and method for registering two medical images
GB201506842D0 (en) * 2015-04-22 2015-06-03 Ucl Business Plc And Schooling Steven Locally rigid vessel based registration for laparoscopic liver surgery

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102750692A (zh) * 2012-05-31 2012-10-24 东南大学 结合多模态造影剂进行图像配准的方法
CN110163897A (zh) * 2019-04-24 2019-08-23 艾瑞迈迪科技石家庄有限公司 一种基于合成超声图像的多模态图像配准方法
CN110473241A (zh) * 2019-07-31 2019-11-19 上海联影智能医疗科技有限公司 图像配准方法、存储介质及计算机设备
CN111091589A (zh) * 2019-11-25 2020-05-01 北京理工大学 基于多尺度监督学习的超声和核磁图像配准方法及装置
CN111080724A (zh) * 2019-12-17 2020-04-28 大连理工大学 一种红外和可见光的融合方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Research on optical flow model based large deformation ultrasound-MRI registration;Mo Hou;2016 8th International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics;全文 *
基于双模态造影剂的超声影像与磁共振影像的配准;侯漠,罗守华,杨芳,阮晓博,顾宁;科学通报;第57卷(第22期);全文 *
影像配准误差对高分辨率遥感影像变化检测精度影响的研究;申邵洪;郭信民;;长江科学院院报(第10期);全文 *
结合对齐度准则的视频人脸快速配准算法;王小芳;传感器与微系统;第38卷(第06期);全文 *
超声与磁共振图像三维配准方法研究;李婷婷;中国优秀硕士学位论文全文数据库-信息科技辑;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111932443A (zh) 2020-11-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10242450B2 (en) Coupled segmentation in 3D conventional ultrasound and contrast-enhanced ultrasound images
JP5337354B2 (ja) 幾何学方式レジストレーションのためのシステムおよび方法
CN110009669B (zh) 一种基于深度强化学习的3d/2d医学图像配准方法
Alessandrini et al. Myocardial motion estimation from medical images using the monogenic signal
JP6042112B2 (ja) 医用画像処理装置、医用画像処理方法および医用画像処理プログラム
US7813535B2 (en) System and method for fused PET-CT visualization for heart unfolding
Xiao et al. Nonrigid registration of 3-D free-hand ultrasound images of the breast
CN103942772A (zh) 一种多模态多维度的血管融合方法及系统
CN112102373A (zh) 一种基于强约束仿射形变特征学习的颈动脉多模态图像配准方法
JP2008511395A (ja) 一連の画像における動き修正のための方法およびシステム
CN111932443B (zh) 多尺度表达结合造影剂提升超声与磁共振配准精度的方法
Zou et al. Multi-scale deformable transformer for multi-contrast knee MRI super-resolution
Khan et al. A recent survey of vision transformers for medical image segmentation
Hasegawa et al. Automated extraction of lung cancer lesions from multislice chest CT images by using three‐dimensional image processing
CN110473241A (zh) 图像配准方法、存储介质及计算机设备
Woo et al. Super-resolution reconstruction for tongue MR images
CN113298856A (zh) 一种图像配准方法、装置、设备和介质
Rao et al. Non-rigid registration of multi-modality medical image using combined gradient information and mutual information
Chang et al. Structure-aware independently trained multi-scale registration network for cardiac images
Gong et al. Texture-based simultaneous registration and segmentation of breast DCE-MRI
Reichenbach et al. Development and validation of an algorithm for registration of serial 3D MR breast data sets
Boehler et al. Reducing motion artifacts in 3-D breast ultrasound using non-linear registration
CN111476888B (zh) 一种基于三维空间体拟合的医学图像层间插值方法,设备及可读存储介质
CN116958217B (zh) 一种mri与ct多模态3d自动配准方法及装置
Mitra Multimodal image registration applied to magnetic resonance and ultrasound prostatic images

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant