一种基于形变场的医学图像配准算法评价方法技术

本发明专利技术涉及一种基于形变场的医学图像配准算法评价方法，该方法将配准过程中产生的形变场作用在模板分割图像上，得到形变分割图像，最终得到每一区域的评价参数，具体包括步骤：1)选取一幅模板图像，一幅固定图像，应用待评价配准算法进行配准；2)提取配准过程中产生的形变场，将此形变场作用到模板分割图像，生成形变分割图像，所述模板分割图像被分割成N个部分；3)应用形变分割图像和固定分割图像，计算区域评价参数RSCS；4)改变固定图像，重复步骤1)、2)、3)，得到39组区域评价参数并计算区域评价参数集合和总体评价参数并导出箱形图，最终得出评价结果。与现有技术相比，本发明专利技术具有能评价配准算法对某一区域配准效果等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于形变场的医学图像配准算法评价方法
本专利技术涉及一种图像处理中图像配准领域，尤其是涉及一种基于形变场的医学图像配准算法评价方法。
技术介绍
医学图像配准就是对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换，使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相同的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点，或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。医学图像配准算法可以分为两类：刚性配准算法和非刚性配准算法。现在医学影像技术的蓬勃发展，促使医学图像越来越复杂，原有的刚性配准算法已经不能满足需求。非刚性配准算法应用的非线性变换是比较理想的模型，变换复杂，但因为其良好的性能在现代医学图像配准应用十分广泛。对于配准算法性能的评价，目前普遍使用基准位置误差(FLE)，基准配准误差(FRE)，目标配准误差(TRE)和菲茨罗伊目标配准误差(F-TRE)来评价配准算法性能的差异。在配准过程中形变场作用在模板图像上，使得其上的点与固定图像上的点一一匹配。针对以往评价方法不能评价算法对某一区域配准效果，利用配准过程中产生形变场的性质，本专本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于形变场的医学图像配准算法评价方法，其特征在于，该方法将配准过程中产生的形变场作用在模板分割图像上，得到形变分割图像，最终得到每一区域的评价参数，具体包括步骤：1)选取一幅模板图像，一幅固定图像，应用待评价配准算法进行配准；2)提取配准过程中产生的形变场，将此形变场作用到模板分割图像，生成形变分割图像，所述模板分割图像被分割成N个部分；3)应用形变分割图像和固定分割图像，计算区域评价参数RSCS4)改变固定图像，重复步骤1)、2)、3)，得到M组区域评价参数并计算区域评价参数集合和总体评价参数并导出箱形图，最终得出评价结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于形变场的医学图像配准算法评价方法，其特征在于，该方法将配准过程中产生的形变场作用在模板分割图像上，得到形变分割图像，最终得到每一区域的评价参数，具体包括步骤：1)选取一幅模板图像，一幅固定图像，应用待评价配准算法进行配准；2)提取配准过程中产生的形变场，将此形变场作用到模板分割图像，生成形变分割图像，所述模板分割图像被分割成N个部分；3)应用形变分割图像和固定分割图像，计算区域评价参数RSCS；4)改变固定图像，重复步骤1)、2)、3)，得到M组区域评价参数并计算区域评价参数集合和总体评价参数并导出箱形图，最终得出评价结果；所述步骤3)中的区域评价参数RSCS为：其中：Lc为形变场分割图...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘刚，赵龙，朱凯，贺远，
申请(专利权)人：上海电力学院，
类型：发明
国别省市：上海;31