CN1229751C - 基于相同重叠区框架下的多设备医学图像刚性配准方法 - Google Patents

基于相同重叠区框架下的多设备医学图像刚性配准方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于相同重叠区框架下的多设备医学图像刚性配准方法，包括以下步骤：A、选择一个浮动图像对参考图像的位置变换为初始坐标变换，在该初始坐标变换附近的区域内再变换浮动图像的位置作为对比坐标变换；B、获取这两个坐标变换中浮动图像与参考图像的相同重叠区域；C、在相同重叠区域内分别计算两个坐标变换下的相似性测度；D、比较两个相似性测度的大小，选择相似性测度大的坐标变换来更新初始坐标变换，回到步骤A，循环搜索直到初始坐标变换下的相似性测度最大。本发明消除了传统方法中由于重叠区域的不同导致的局部极值，减少了图像配准出现误配的情况，提高了方法的鲁棒性。

Description

基于相同重叠区框架下的多设备医学图像刚性配准方法
所属技术领域
本发明涉及一种基于相同重叠区框架下的多设备医学图像刚性配准方法，多设备图像包括CT、MR、B超等解剖图像，以及SPECT、PET等功能图像。
背景技术
随着医学成像设备研制的发展，越来越多的医学成像设备运用于临床，在临床的诊断和治疗当中发挥着重要的作用。这些设备图像种类很多，包括CT、MR和B超等反映人体解剖结构的设备图像，以及SPECT、PET和fMR等反映人体新陈代谢功能的设备图像。各种图像之所以在临床上同时被使用，是因为这些图像之间具有各自不同的优缺点，如何更好的将这些不同设备图像结合起来，相互取长补短，提高图像信息的利用率，最终提高临床诊断和治疗水平，是近十年来医学图像处理领域的研究热点，该热点称为多设备医学图像配准。
多设备医学图像配准方法可以简单地分为两类：基于特征和基于体素。前一种方法需要在进行图像配准之前提取出图像内部的特征，然后利用这些特征进行配准；后一种方法大多采用统计学或者信息学相似性测度，如互信息量、联合熵和条件熵等，由于该方法不需要进行特征提取，直接利用图像体素的灰度信息进行配准，因此近年来得到该研究领域大多数工作者的认同，本发明中涉及的方法属于后者。
在医学图像配准当中存在着两组待配准图像，配准前可以先任选一组图像在整个配准过程中保持不动，称为参考图像。另一组图像在配准过程中不断进行坐标变换，称为浮动图像。图像配准的目的就是寻找到一个最优的坐标变换，使得浮动图像与参考图像之间的相似性测度最大。当前的刚性图像配准研究中将待寻找的坐标变换限制为对图像整体进行平移和旋转，不包括局部的形变。
经过多年的理论研究和实验检测发现，当前的方法仍然存在很大的误配率，即鲁棒性仍然不够好，尤其在图像质量较差的时候，如分辨率较差的PET图像，磁场不均匀性导致形变的MR图像等，这些图像的误配率大大增加，使得医学图像配准很难在临床上得以方便使用。究其原因，在于优化坐标变换的过程中相似性测度存在大量的局部极值，优化算法往往落入局部极值就停止搜索，得到一个错误的配准结果。局部极值的产生目前研究领域还没有一个明确的定论，但可能的原因包括：图像插值带来的误差、图像相似性测度的不敏感等等。近年来大量研究文献从这些原因着手提出了一些改进措施，如采用高精度的B样条插值、提出新的相似性测度等等，但其效果非常有限。总而言之，目前图像配准的鲁棒性急需进一步提高。
发明内容
本发明的目的在于针对目前传统配准方法鲁棒性差的缺点，从图像重叠区域角度出发，提出了一种基于相同重叠区框架下的多设备医学图像刚性配准方法，以提高方法的鲁棒性，降低图像配准的误配率，从而满足临床应用环境中大多数医学图像的配准要求。
在计算相似性测度时，相似性测度的大小除了与坐标变换有直接的关系以外，实际上，当浮动图像进行坐标变换时，必然有部分浮动图像与参考图像不相重叠，因此重叠区域也随着坐标变换的不同而发生改变，这将影响相似性测度的计算。在目前传统的方法中没有仔细考虑重叠区域的改变对图像配准造成的影响，但这也是造成局部极值存在的一个主要原因。本发明提出的基于相同重叠区域框架下的配准，就是为了校正重叠区域对配准造成的影响，最终提高配准的鲁棒性。
为实现上述目的，本发明包括以下步骤：
A、将一个浮动图像对参考图像的位置变换选择作为初始坐标变换，在该初始坐标变换附近的一个区域内再变换浮动图像的位置以作为对比坐标变换；
B、获取这两个坐标变换中浮动图像与参考图像的相同重叠区域；即先分别获取每个坐标变换下两配准图像各自的重叠区域，再获取这两个重叠区域之间的交集做为两个坐标变换中浮动图像与参考图像的相同重叠区域；
C、在相同重叠区域内分别计算两个坐标变换下的相似性测度；
D、比较两个相似性测度的大小，选择相似性测度大的坐标变换来更新初始坐标变换，回到步骤A，循环搜索直到初始坐标变换下的相似性测度最大，则将初始坐标变换设为最优坐标变换，图像达到配准。
本发明步骤A中所述在该初始坐标变换附近的一个区域内再变换浮动图像的位置时每次坐标变换发生的平移为1mm～3mm和旋转角度为1～3度。
本发明步骤B中获取重叠区域的过程如下：以参考图像坐标为参考，针对参考图像上的每个体素点，在坐标变换下获取在浮动图像上对应的坐标点，如果这些坐标点为浮动图像上有效的体素点，则认为该点为参考图像和浮动图像重叠区域中的点；所有这些点的集合组成该坐标变换下的图像重叠区域。
与传统方法比较，传统方法仅仅获取两个坐标变换下各自的重叠区域，并在各自的重叠区域中计算相似性测度，这样使得相似性测度的计算是在不同的重叠区域内进行，相似性测度的可比性受到影响。而本发明获取这两个坐标变换中浮动图像与参考图像的相同重叠区域，并在在相同重叠区域内分别计算两个坐标变换下的相似性测度；通过获取两个坐标变换下的相同重叠区域，消除了传统方法中由于重叠区域的不同导致的局部极值，减少了图像配准出现误配的情况，提高了方法的鲁棒性。
附图说明
图1为参考图像；
图2为浮动图像；
图3为作为初始坐标变换的图像重叠情况；
图4中的黑色区域为初始坐标变换中的图像重叠区域；
图5为作为对比坐标变换的图像重叠情况；
图6中的黑色区域为图5中坐标变换中的图像重叠区域；
图7为两坐标变换下的图像重叠情况；
图8中的黑色区域为两坐标变换中的图像相同重叠区域。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的说明。
1、将一个浮动图像对参考图像的位置变换选择作为初始坐标变换，如图3所示；
2、获取初始坐标变换下的两组待配准图像的重叠区域，如4所示；
3、在上述初始坐标变换附近的一个区域内，将浮动图像的位置平移2mm和旋转20作为对比坐标变换；获取该对比坐标变换下的两组待配准图像的重叠区域，如图5、6所示；过程如下：以参考图像坐标为参考，针对参考图像上的每个体素点，在坐标变换下获取在浮动图像上对应的坐标点，如果这些坐标点为浮动图像上有效的体素点，则认为该点为参考图像和浮动图像重叠区域中的点；所有这些点的集合组成该坐标变换下的图像重叠区域；
4、获取步骤2和步骤3中两个不同坐标变换下的重叠区域的相同部分，即获取两个重叠区域之间的交集，如图7、8所示；
5、在相同重叠区域内计算在初始坐标变换下的两组待配准图像的相似性测度a；
6、在相同重叠区域内计算在对比坐标变换下的两组待配准图像的相似性测度b；
7、如果相似性测度b大于相似性测度a，则用对比坐标变换来更新初始坐标变换，返回步骤2继续搜索，直到初始坐标变换下的相似性测度最大；否则停止搜索，最优变换即为当前的初始坐标变换。

Claims (2)

1、一种基于相同重叠区框架下的多设备医学图像刚性配准方法，其特征在于包括以下步骤：
A、将一个浮动图像对参考图像的位置变换选择作为初始坐标变换，在该初始坐标变换附近的一个区域内再变换浮动图像的位置以作为对比坐标变换；
B、获取这两个坐标变换中浮动图像与参考图像的相同重叠区域；即先分别获取每个坐标变换下两配准图像各自的重叠区域，再获取这两个重叠区域之间的交集做为两个坐标变换中浮动图像与参考图像的相同重叠区域；获取重叠区域的过程如下：以参考图像坐标为参考，针对参考图像上的每个体素点，在坐标变换下获取在浮动图像上对应的坐标点，如果这些坐标点为浮动图像上有效的体素点，则认为该点为参考图像和浮动图像重叠区域中的点；所有这些点的集合组成该坐标变换下的图像重叠区域；
C、在相同重叠区域内分别计算两个坐标变换下的相似性测度；
D、比较两个相似性测度的大小，选择相似性测度大的坐标变换来更新初始坐标变换，回到步骤A，循环搜索直到初始坐标变换下的相似性测度最大，则将初始坐标变换设为最优坐标变换，图像达到配准。
2、根据权利要求1所述的基于相同重叠区框架下的多设备医学图像刚性配准方法，其特征在于步骤A中所述在该初始坐标变换附近的一个区域内再变换浮动图像的位置时每次坐标变换发生的平移为1mm～3mm和旋转角度为1～3度。
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