CN113298856A - 一种图像配准方法、装置、设备和介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种图像配准方法、装置、设备和介质，其中，方法包括：对待配准图像组中的非基准图像向待配准图像组中基准图像进行第一阶段配准，得到初步配准图像组；对待配准图像组中图像进行目标解剖结构分割，得到在基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果；将分割结果，与初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，并获取感兴趣区域；对初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与基准图像的感兴趣区域进行区域配准，根据区域配准过程中的配准关系对初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准。本发明实施例的技术方案实现了提升图像局部区域的配准效果，从而提高对感兴趣区域分析的准确程度。

Description

一种图像配准方法、装置、设备和介质

技术领域

本发明实施例涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种图像配准方法、装置、设备和介质。

背景技术

现有图像配准方法中，通过对需要进行配准的图像对，自动执行基于像素信息的配准算法，得到两幅或多幅图像之间的配准关系。或者，由用户手动配准，对需要进行配准的图像对中的图像进行平移、旋转、缩放等类型的手动操作，达到图像空间对齐的目的。或者，图像配准装置根据用户在界面上输入的信息，如选择成对的点集、框选感兴趣区域(ROI，region of interest)，自动计算出两个点集或两个ROI图像之间的配准关系，并最终显示配准对齐状态。

但是，上述配准方法中，均是面向图像数据的全局视野或区域视野的图像信息的配准。由于血管分布范围大，且走向迂曲，加上多序列的成像时间不同，血管的微环境发生变化，以及扫描对象的肢体运动，导致多序列之间血管的配准关系复杂，不满足全局刚性变换关系，采用上述配准算法无法得到较佳的配准效果。

发明内容

本发明实施例提供一种图像配准方法、装置、设备和介质，以实现提升图像局部区域的配准效果，从而提高对感兴趣区域分析的准确程度。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像配准方法，该方法包括：

获取待配准图像组，将所述待配准图像组中的非基准图像向所述待配准图像组中基准图像进行第一阶段配准，得到初步配准图像组；

对所述待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果；

将所述分割结果，分别与所述初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，并获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域；

对所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据所述区域配准过程中的配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。

可选的，所述将所述待配准图像组中的非基准图像向所述待配准图像组中基准图像进行第一阶段配准，包括：

根据预设图像配准算法确定所述待配准图像组中的非基准图像与所述基准图像的配准关系；

根据所述配准关系对所述待配准图像组中的非基准图像进行重建。

可选的，当图像分割的对象为所述待配准图像组中的非基准图像时，所述对所述待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果，包括：

采用预设图像分割算法，分割出所述待配准图像组中的非基准图像的目标解剖结构，并提取出所述目标解剖结构的分割结果；

根据所述第一阶段配准过程中的配准关系，对所述分割结果进行重建，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果。

可选的，所述获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域，包括：

采用预设目标区域识别算法，检测出所述目标解剖结构中的感兴趣区域。

可选的，所述获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域，还包括：

响应于图像显示区域中的图像选取操作，确定所述目标解剖结构中的感兴趣区域。

可选的，所述预设图像配准算法，包括；

基于像素坐标信息计算的方法，以及基于像素灰度信息或基于图像特征的医学图像配准算法。

可选的，对所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据所述区域配准过程中的配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程，包括：

通过预设医学图像配准算法，确定所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域的区域配准关系，并根据所述区域配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。

第二方面，本发明实施例还提供了一种图像配准装置，该装置包括：

第一配准模块，用于获取待配准图像组，将所述待配准图像组中的非基准图像向所述待配准图像组中基准图像进行第一阶段配准，得到初步配准图像组；

结构分割模块，用于对所述待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果；

目标区域选择模块，用于将所述分割结果，分别与所述初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，并获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域；

第二配准模块，用于对所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据所述区域配准过程中的配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。

可选的，所述第一配准模块，具体用于：

根据预设图像配准算法确定所述待配准图像组中的非基准图像与所述基准图像的配准关系；

根据所述配准关系对所述待配准图像组中的非基准图像进行重建。

可选的，当图像分割的对象为所述待配准图像组中的非基准图像时，所述结构分割模块，具体用于：

采用预设图像分割算法，分割出所述待配准图像组中的非基准图像的目标解剖结构，并提取出所述目标解剖结构的分割结果；

根据所述第一阶段配准过程中的配准关系，对所述分割结果进行重建，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果。

可选的，所述目标区域选择模块用于：

采用预设目标区域识别算法，检测出所述目标解剖结构中的感兴趣区域。

可选的，所述目标区域选择模块还用于：

响应于图像显示区域中的图像选取操作，确定所述目标解剖结构中的感兴趣区域。

可选的，所述预设图像配准算法，包括；

基于像素坐标信息计算的方法，以及基于像素灰度信息或基于图像特征的医学图像配准算法。

可选的，所述第二配准模块具体用于：

通过预设医学图像配准算法，确定所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域的区域配准关系，并根据所述区域配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例中任一所述的图像配准方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如发明实施例中任一所述的图像配准方法。

本发明实施例，通过将待配准图像组中的非基准图像向基准图像进行第一阶段配准，得到初步配准图像组，在宏观结构上实现空间的对齐；然后，对待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果；将分割结果，分别与所述初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，并获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域；对初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据所述区域配准过程中的配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。本发明实施例解决了不满足刚性变化的局部区域，配准效果不佳的问题；可以实现提升图像局部区域的配准效果，从而提高对感兴趣区域分析的准确程度。

附图说明

图1是本发明实施例一中的图像配准方法的流程图；

图2是本发明实施例一中的待配准图像组示意图；

图3是本发明实施例一中的经过第一阶段配准的初步配准图像组示意图；

图4是本发明实施例一中的感兴趣区域选择示意图；

图5是本发明实施例一中的感兴趣部区域经过两个阶段配准效果图对比图；

图6是本发明实施例一中的感兴趣部区域经过两个阶段配准效果图对比图；

图7是本发明实施例二中的图像配准装置的结构示意图；

图8是本发明实施例三中的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将参照本发明实施例中的附图，通过实施方式清楚、完整地描述本发明的技术方案，显然，所描述的实施例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。下述各实施例中，每个实施例中同时提供了可选特征和示例，实施例中记载的各个特征可进行组合，形成多个可选方案，不应将每个编号的实施例仅视为一个技术方案。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的图像配准方法的流程图，本实施例可适用于在医学图像中对感兴趣区域进行局部配准的情况，该方法可以由图像配准装置实现，该装置配置于能够获取待处理医学图像的计算机设备中，具体可通过设备中的软件和/或硬件来实施。

如图1所示，图像配准方法具体包括：

S110、获取待配准图像组，将所述待配准图像组中的非基准图像向所述待配准图像组中基准图像进行第一阶段配准，得到初步配准图像组。

其中，待配准图像组中包括一个基准图像，以及至少一个非基准图像。基准图像和非基准图像，可以是对一个相同的扫描对象在不同时间、采用了不同扫描序列得到的不同的图像序列，每一个图像序列的图像重建参考坐标均是不同的。不同的图像序列可以反映出扫描对象在不同方面或角度的特征，例如，在头颈动脉斑块的磁共振成像序列中，包括各种亮血和黑血序列，例如3D TOF(3D Time of Flight Magnetic Resonance Angiography，3D时间飞逝法MR血管造影成像)、T1WI(T1 weighted-imaging，T1加权成像、T2WI(T2weighted-imaging，T2加权成像、T1CE(T1 contrast enhanced，T1造影剂增强成像)、CE-MRA(contrast enhanced Magnetic Resonance Angiography，造影剂增强-MR血管造影成像)等序列，可以从不同方面显示斑块的特点和性质，从而有利于不同斑块类型分析和评估，为临床提供精确可靠的影像学依据。那么，在对不同序列的图像进行分析时，则需要先进行多种序列图像间的配准对齐，在同一参考空间下进行图像分析，以保证分析结果的准确性。

在一个待配准图像组中可以随机选择一个图像作为基准图像，其他图像作为非基准图像，将非基准图像向基准图像配准。在一种优选的实时方式中，还可以选择待配准图像组中视野清晰、图像效果较佳的图像作为基准图像，从而将其他非基准图像向基准图像配准。具体的，基准图像是保持不动的，也可称为参考图像；非基准图像是会被变换的，叫做浮动图像。以参考图像的原点为坐标系的原点，以参考图像的三维方向向量作为坐标系的坐标轴，这样构成的空间为参考图像的空间。图像配准的过程就是使用配准算法得到参考图像(基准图像)与浮动图像(非基准图像)之间的空间变换关系(即配准关系)，并通过该空间变换关系将浮动图像进行重采样重建，得到新的浮动图像(更新后的非基准图像)，使它与参考图像的解剖结构坐标一致。

在本实施例的第一阶段的配准过程中，可以采用预设图像配准算法确定待配准图像组中的非基准图像与基准图像的配准关系；然后，根据该配准关系对待配准图像组中的非基准图像进行重建。其中，预设图像配准算法可以是基于像素坐标信息计算的方法，还可以是基于像素灰度信息的医学图像配准算法或基于图像特征的医学图像配准算法。当采用基于像素灰度信息的医学图像配准算法时，算法中的相似性测度可以是互信息、互相关系数或均方误差。

S120、对所述待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果。

经过第一阶段配准之后，更新后的非基准图像与基准图像中的解剖结构在全局上基本上是空间对齐的，对待配准图像组中任一图像进行图像分割得到分割结果，便可以得到与初步配准图像组中各图像的分割结果，分割结果可以以目标解剖结构的蒙版和/或中心线表示。在一些实施方式中，可以通过对蒙版进行处理得到对应中心线点集。其中，目标解剖结构可以是血管及气管等管状结构。目标解剖结构分割可以采用区域生长方法、水平集算法或基于深度学习的图像分割神经网络等方式实现。

具体的，当进行目标解剖结构分割的对象是基准图像时，根据图像分割结果得到的目标解剖结构的蒙版和/或中心线，即为基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的蒙版和/或中心线。

而在一种优选的实施方式中，若在一个非基准图像中，目标解剖结构的辨识度更高，可以将该非基准图像作为目标解剖结构图像分割的对象，可以先采用预设图像分割算法，分割该非基准图像的目标解剖结构，并基于分割结果提取出目标解剖结构的蒙版和/或中心线。然后，再进一步的，根据第一阶段配准过程中的配准关系，对蒙版和/或中心线进行重建，便可以得到在基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的蒙版和/或中心线。

S130、将所述分割结果，分别与所述初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，并获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域。

在提取到了目标解剖结构的蒙版和中心线之后，便可以将蒙版和/或中心线，分别与初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，如通过多平面重建技术显示横断面、冠状面及矢状面，或通过曲面重建技术显示目标解剖结构的拉伸图像。进行显示后的初步配准图像组中的多个图像，可以联动浏览(同时缩放、平移、光标关联)，而且，在图像显示区，还可以支持用户设置、选择、修改目标解剖结构的感兴趣区域的起点、终点、长度、宽度等参数，即可以响应于用户在图像显示区域中的图像选取等操作，确定目标解剖结构中的感兴趣区域。

在另外一种实施方式中，感兴趣区域的起点、终点、长度、宽度等参数也可以由预设的目标区域识别算法自动算出并显示在软件界面，如在头颈动脉斑块的磁共振成像序列中，当显示初步配准后的头颈动脉的重建图像时可以通过自动斑块检测方法识别定位出斑块所在的血管及坐标位置，根据斑块位置自动设定感兴趣血管段，即感兴趣区域。

S140、对所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据所述区域配准过程中的配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。

具体的，在第二阶段的配准过程中，首先通过预设医学图像配准算法，确定初步配准图像组中的各非基准图像的感兴趣区域与基准图像的感兴趣区域的区域配准关系，并根据区域配准关系对初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程，其中，预设医学图像配准算法包括基于像素灰度信息的医学图像配准算法和基于图像特征的医学图像配准算法。配准关系是指通过预设医学图像配准算法确定的刚性变换矩阵、仿射变换矩阵或形变场。

经过第二阶段配准之后，待配准图像组中的目标解剖结构的感兴趣的局部区域也得到了配准，一定程度上提高了对感兴趣区域特征分析的准确度，降低了空间失配的带来的误差影响。

在一个具体的磁共振斑块分析中，采用了用亮血和暗血多个序列(TOF、T1、T1CE和T2)进行联合分析，进行多序列图像之间空间配准对齐的过程如下：

首先，在TOF、T1、T1CE及T2四种序列，将T1作为参考图像(基准图像)，将TOF、T1CE、T2分别作为浮动图像(即非基准图像)，将浮动图像配准到参考图像所在的空间。由于上述四种序列是同一次检查过程中采集得到的，可以先使用每个序列记录的坐标信息计算出刚性配准矩阵，使用该刚性配准矩阵，将浮动图像配准至参考图像空间，配准结果如图2所示，可以看到有明显失配的现象，说明仅仅使用坐标信息经常不能得到正确的配准结果。

进一步的，对上述多序列数据，使用基于互信息的图像配准算法进行配准，得到刚性配准矩阵，将通过坐标确定的刚性配准矩阵更新后的浮动图像，再通过基于互信息的图像配准算法得到的刚性配准矩阵配准至参考图像空间，配准结果如图3，可以看到图像中体表、骨骼、肌肉等宏观结构已经与参考图像实现正确的空间对齐，但局部的血管结构有未对齐的现象，这是由于血管分布范围大，且走向迂曲，加上多序列的成像时间不同，血管的微环境发生变化，导致多序列之间血管的配准关系复杂，不满足全局刚性变换关系；另外还有肢体运动的原因，比如头颈扫描中，由于颈椎的运动灵活，多个序列在采集时头部和颈部的相对位置可能已经发生变化。上述两步骤的配准，相当于步骤S110中的第一阶段配准，这里需要说明的是，在其他的实施例中，也可以仅采用上述两个配准步骤中的一个作为第一阶段配准。

进一步的，可以通过区域生长的方式分割出血管结构，并选择出感兴趣的血管段，具体可参考图4所示的血管段选取，是基于血管中心线进行的血管段选取。图4实现方案是在曲面重建图中沿中心线选定血管段起点和终点，是用户手动选择的待评估的血管段(如斑块所在的血管段)作为感兴趣的血管段。接下来，便可以执行第二阶段的配准，配准结果如图5和图6，可以看到局部失配的现象得到明显改善，为接下来评估血管管壁参数和斑块分析降低了空间失配的带来的误差影响。其中，图5是颈部感兴趣血管段的第二阶段的配准结果，图6是颅内感兴趣血管段的第二阶段的配准结果。

本实施例的技术方案，通过将待配准图像组中的非基准图像向基准图像进行第一阶段配准，得到初步配准图像组，在宏观结构上实现空间的对齐；然后，对待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的蒙版和中心线；将所述蒙版和中心线，分别与所述初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，并获取目标解剖结构中的感兴趣区域；对初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据区域配准过程中的配准关系对初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。特别是在头颈动脉的磁共振图像配准过程中，可以有效提升局部血管的配准效果，以提高感兴趣血管段内斑块分析的准确程度。本发明实施例解决了不满足刚性变化的局部区域，配准效果不佳的问题；可以实现提升图像局部区域的配准效果，从而提高对感兴趣区域分析的准确程度。

实施例二

图7为本发明实施例四提供的一种图像配准装置的结构示意图，本发明实施例可适用于的情况。

如图7所示，本发明实施例中图像配准装置，包括：第一配准模块210、结构分割模块220、目标区域选择模块230和第二配准模块240。

其中，第一配准模块210，用于获取待配准图像组，将所述待配准图像组中的非基准图像向所述待配准图像组中基准图像进行第一阶段配准，得到初步配准图像组；结构分割模块220，用于对所述待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果；目标区域选择模块230，用于将所述分割结果，分别与所述初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，并获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域；第二配准模块240，用于对所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据所述区域配准过程中的配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。

本实施例的技术方案，通过将待配准图像组中的非基准图像向基准图像进行第一阶段配准，得到初步配准图像组，在宏观结构上实现空间的对齐；然后，对待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果；将所述分割结果，分别与所述初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，并获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域；对初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据所述区域配准过程中的配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。本发明实施例解决了不满足刚性变化的局部区域，配准效果不佳的问题；可以实现提升图像局部区域的配准效果，从而提高对感兴趣区域分析的准确程度。

可选的，所述第一配准模块210，具体用于：

根据预设图像配准算法确定所述待配准图像组中的非基准图像与所述基准图像的配准关系；

根据所述配准关系对所述待配准图像组中的非基准图像进行重建。

可选的，当图像分割的对象为所述待配准图像组中的非基准图像时，所述结构分割模块220，具体用于：

采用预设图像分割算法，分割出所述待配准图像组中的非基准图像的目标解剖结构，并提取出所述目标解剖结构的分割结果；

根据所述第一阶段配准过程中的配准关系，对所述分割结果进行重建，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果。

可选的，所述目标区域选择模块230用于：

采用预设目标区域识别算法，检测出所述目标解剖结构中的感兴趣区域。

可选的，所述目标区域选择模块230还用于：

响应于图像显示区域中的图像选取操作，确定所述目标解剖结构中的感兴趣区域。

可选的，所述预设图像配准算法，包括；

基于像素坐标信息计算的方法，以及基于像素灰度信息或基于图像特征的医学图像配准算法，其中，所述基于像素灰度信息的医学图像配准算法中的相似性测度包括互信息、互相关系数或均方误差。

可选的，所述第二配准模块240具体用于：

通过预设医学图像配准算法，确定所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域的区域配准关系，并根据所述区域配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。

本发明实施例所提供的图像配准装置可执行本发明任意实施例所提供的图像配准方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例三

图8是本发明实施例三中的计算机设备的结构示意图，该计算机设备可以与成像设备(例如CT、PET、MRI设备)相连接，用于对成像设备进行控制，接收成像设备采集的信号，并对采集的信号进行数据处理，或者还可以通过网络或者接入存储设备的方式，获取待处理的图像数据。图8示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图8显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元14，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元14)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图8未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图8中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图8中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的图像配准方法，该方法主要包括：

获取待配准图像组，将所述待配准图像组中的非基准图像向所述待配准图像组中基准图像进行第一阶段配准，得到初步配准图像组；

对所述待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果；

将所述蒙版和/或中心线，分别与所述初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，并获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域；

对所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据所述区域配准过程中的配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。

实施例四

本发明实施例四还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所提供的图像配准方法，该方法主要包括：

获取待配准图像组，将所述待配准图像组中的非基准图像向所述待配准图像组中基准图像进行第一阶段配准，得到初步配准图像组；

对所述待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果；

将所述分割结果，分别与所述初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，并获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域；

对所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据所述区域配准过程中的配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种图像配准方法，其特征在于，包括：

获取待配准图像组，将所述待配准图像组中的非基准图像向所述待配准图像组中基准图像进行第一阶段配准，得到初步配准图像组；

对所述待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果；

将所述分割结果，分别与所述初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，并获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域；

对所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据所述区域配准过程中的配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待配准图像组中的非基准图像向所述待配准图像组中基准图像进行第一阶段配准，包括：

根据预设图像配准算法确定所述待配准图像组中的非基准图像与所述基准图像的配准关系；

根据所述配准关系对所述待配准图像组中的非基准图像进行重建。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当图像分割的对象为所述待配准图像组中的非基准图像时，所述对所述待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果，包括：

采用预设图像分割算法，分割出所述待配准图像组中的非基准图像的目标解剖结构，并提取出所述目标解剖结构的分割结果；

根据所述第一阶段配准过程中的配准关系，对所述分割结果进行重建，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域，包括：

采用预设目标区域识别算法，检测出所述目标解剖结构中的感兴趣区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域，还包括：

响应于图像显示区域中的图像选取操作，确定所述目标解剖结构中的感兴趣区域。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设图像配准算法，包括；

基于像素坐标信息计算的方法，以及基于像素灰度信息或基于图像特征的医学图像配准算法。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据所述区域配准过程中的配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程，包括：

通过预设医学图像配准算法，确定所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域的区域配准关系，并根据所述区域配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。

8.一种图像配准装置，其特征在于，包括：

第一配准模块，用于获取待配准图像组，将所述待配准图像组中的非基准图像向所述待配准图像组中基准图像进行第一阶段配准，得到初步配准图像组；

结构分割模块，用于对所述待配准图像组中任一图像进行目标解剖结构分割，得到在所述基准图像所在的标定空间下的目标解剖结构的分割结果；

目标区域选择模块，用于将所述分割结果，分别与所述初步配准图像组每一张图像进行叠加显示，并获取所述目标解剖结构中的感兴趣区域；

第二配准模块，用于对所述初步配准图像组中的非基准图像的感兴趣区域与所述基准图像的感兴趣区域进行区域配准，并根据所述区域配准过程中的配准关系对所述初步配准图像组中的非基准图像进行第二阶段配准，完成图像配准过程。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的图像配准方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的图像配准方法。

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