提供一种用于在两个不同模态之间执行多模态可变形的成像配准的方法、系统以及计算机程序产品，对于所述两个不同模态，函数相关性缺失或非常难以识别。所述方法通过计算仅针对在两个模态内的有限数目的可识别的界标的非线性映射来提供在两个图像模态中的每一个点对之间的非线性映射和感兴趣的结构的统计学的变形模型。所述方法包括：根据来自具有多个对象的不同变形状态的相同成像模式的图像来计算身体结构的平均变形和多个变形模式本征向量；执行来自针对相同对象的两个不同成像模态的图像之间的有限数目的唯一可识别的界标点的配准，以计算来自图像的界标的变形场；使用在具有平均变形和变形模式向量的界标处的变形场值来确定针对每个变形模式本征向量的权重；以及，对平均变形场和加权的变形模式向量的线性组合进行求和，以确定针对图像中的所有点的不同成像模式之间的变形场。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】多模态可变形配准
本专利技术涉及医学成像的领域，并且更具体地涉及一种用于使用统计学的变形建模和稀疏的变形数据进行自动的多模态可变形配准的方法、系统以及计算机程序产品。
技术介绍
图像配准在医学图像处理中是重要的挑战。医学图像配准中的主要目标是计算使相同物体或结构的相同图像或不同图像对齐的几何变换。不同的图像能够具有相同的模态或不同的模态。医学图像配准的常见模态包括但不限于：磁共振成像(MRI)、计算机断层摄影(CT)以及超声(US)。图像配准问题的重要子集涉及来自不同图像模态的匹配图像，有时被称为多模态图像融合。多模态图像配准特别具有挑战性，这是因为多模态图像的灰度值之间的关系不是总是容易确定的，并且在一些情况下(例如，MRI到US)，函数相关性通常缺失或非常难以识别。多模态图像配准的一个范例是在图像引导过程(诸如前列腺活检或近距治疗)中的MRI图像与US图像的融合。MRI模态提供高分辨率解剖图像；然而，MRI对于术中过程(诸如前列腺活检)是昂贵的。另一方面，US模态对于图像引导过程(诸如前列腺活检)所需的实时成像是理想的，但是具有相当差的图像分辨率。这两种模态的融合将实时成像(US)与高分辨率成像(MRI)的优点进行组合。例如，在靶向前列腺活检过程期间，术前MRI图像与实时US成像的融合对超声图像中的癌变区域的定位是关键性的，所述癌变区域在MRI图像中能够容易地被识别。发展自动的图像配准技术以融合前列腺的术前MRI图像与实时经直肠超声(TRUS)成像将是有益的。MRI与US图像模态之间的函数相关性的缺乏非常难以利用针对图像配准的基于强度的度量。因此，大多数提出的MRI到US图像融合的方法聚焦于以下两种方式之一的点匹配技术：(1)手动或自动地提取在来自两种模态的图像中都可见的常见界标的集合(诸如尿道的轮廓)，并且将其用于基于点的配准；或(2)使用自动或手动技术在两个模态中的每个中分割前列腺的表面，并且将提取的点云供给基于点的配准框架，所述配准框架尝试使两个点集合之间的距离最小化。例如，在PhilipsUronav系统中，实施基于点的刚性配准手段，以使用分割的前列腺表面点数据来配准MRI与TRUS。前列腺被自动分割为在US和MRI两幅图像中的表面轮廓点的集合。刚性配准尝试寻找使两个点集合之间的距离最小化的平移参数和旋转参数的最佳集合。然而，前列腺不是刚性形状，并且前列腺的形状可以通过这些模态中的每个在图像采集期间以不同方式进行变形。通常，当直肠内线圈(ERC)被插入到直肠中以获得增强图像质量时，采集MRI图像。利用被放置为与邻近前列腺的直肠壁直接接触的TRUS探头徒手执行TRUS成像，从而在图像采集期间使前列腺的形状变形。Chowdhury,Najeeb等人的“Linkedstatisticalshapemodelsformulti-modalsegmentation:applicationtoprostateCT-MEsegmentationinradiotherapyplanning”(MedicalImaging2011:Computer-aidedDiagnosis，SPIE，100020thSt.BellinghamWA98225-6705USA，vol.7963，no.1，32011年3月(2011-03-03)，第1-15页，XP060008531，DOI:10.1117/12.878416)(此后“Chowdhury”)提供一种用于使用用于多模态配准的薄板样条(thin-platespline,TPS)将来自不同模态的图像彼此配准的方法。
技术实现思路
提供了一种用于多模态可变形图像配准的方法、系统以及计算机程序产品。根据本专利技术的一个方面，提供一种用于多模态可变形图像配准的方法。方法包括两个阶段。在第一阶段中，训练变形模型，以使用来自具有不同变形状态的相同“高清晰度”成像模态的图像来确定平均变形和多个变形模式向量。在这一背景中，高清晰度指的是清楚描述感兴趣结构的成像模态。在第二阶段中，估计将来自具有一个变形状态的一个成像模态的图像匹配到来自具有不同变形状态的不同成像模态的图像所需的变形。为了估计在两个不同模态中的两个变形状态之间的变形，提取在两个模态中唯一可识别的界标的集合，并且对其进行非线性配准。然后，通过将在所识别的界标处计算的变形值插入变形模型并且求解变形模式的本征系数来实现在每个点处匹配两个模态的变形场。最后，对平均变形场和加权的变形模式向量的线性组合进行求和，以确定在剩余点处的两个成像模式之间的变形场。根据一个实施例，平均变形和多个变形模式向量通过以下进行计算：对于每个对象，将图像与共同参考框架进行空间对齐；使用相似度度量(诸如基于强度的度量)和非线性变换技术(诸如BSpline)使每个对象的来自相同成像模态和不同变形状态的成像数据扭曲；以及执行主成分分析，以确定平均变形和多个变形模式向量。根据一个实施例，不是在训练阶段中在(具有不同变形状态的)相同模态的强度图像之间应用可变形配准，而是可以使用大量界标的集合。在这一实施例中，不是执行基于强度的配准，而是在处于两个不同的变形状态的所有界标之间执行基于点的非线性配准，以生成针对感兴趣的身体结构的变形场。然后，根据多个对象的变形场计算平均变形和变形模式本征向量。根据一个实施例，来自不同成像模态的图像处于来自用于计算平均变形和多个变形模式向量的所有的变形状态的不同变形状态。例如，与TRUS探头相关联的前列腺的变形状态，其不同于与在MRI成像期间使用的直肠内线圈相关联的变形状态和在MRI成像期间不具有直肠内线圈的零变形状态。根据一个实施例，不同的成像模态是实时成像模态。在一个实施例中，该实时成像模态是使用TRUS探头的超声成像。根据本专利技术的另一方面，提供一种用于执行多模态可变形成像配准的系统。所述系统包括：至少一个处理器；至少一个可操作地连接到处理器的存储器；以及，至少一个指令程序，所述指令程序被存储在至少一个存储器上，并且可由至少一个处理器执行。指令程序包括：用于根据来自具有多个对象的不同变形状态的相同的高清晰度成像模式的图像来计算身体结构的平均变形和多个变形模式本征向量的程序指令；用于执行来自高清晰度成像模态与来自相同对象的不同成像模态的界标点的集合之间的非线性配准以计算针对来自图像的界标的变形场的程序指令；用于使用在具有平均变形和变形模式向量的界标处的变形场值来确定针对每个变形模式本征向量的权重的程序指令；以及，用于对平均变形场和经加权的变形模式向量的线性组合进行求和以确定在不同成像模式之间的变形场的程序指令。根据一个实施例，所述系统还包括使用不同成像模态的实时成像系统。根据一个实施例，所述实时成像系统是超声成像系统，并且还包括可操作地连接到至少一个处理器以生成成像数据的经直肠超声换能器。根据一个实施例，所述系统还包括可操作地与至少一个处理器连接以生成高清晰度图像的高清晰度成像系统。根据一个实施例，所述高清晰度成像系统是可操作地连接到磁共振成像设备的磁共振成像系统。根据一个实施例，所述系统还包括被放置在对象中以增强高清晰度成像系统的成像的直肠内线圈。根据一个实施例，平均变形和多个变形模式向量通过以下操作进行计算：对于每个对象本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种用于提供多模态可变形成像配准的方法，所述方法包括以下步骤：在针对多个对象的不同变形状态处，生成利用高清晰度成像模态采集的感兴趣结构的变形模型；根据所述模型计算感兴趣身体结构的平均变形和多个变形模式本征向量；执行来自所述高清晰度成像模态的图像与针对相同对象的不同成像模态的图像之间的界标点的配准，以计算来自所述图像的所述界标点的变形场变换矩阵；使用在具有所述平均变形和所述变形模式向量的所述界标处的变形场值来确定针对每个变形模式本征向量的权重；以及对平均变形场和加权的变形模式向量的线性组合进行求和，以确定在不同成像模式之间的所述变形场。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2012.03.15 US 61/611,071;2012.08.03 US 61/679,2181.一种用于提供多模态可变形成像配准的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：在针对多个对象的不同变形状态处，生成(430-450)利用高清晰度成像模态采集的感兴趣结构的变形模型；根据所述模型计算(460)感兴趣身体结构的平均变形和多个变形模式本征向量；执行(530)来自所述高清晰度成像模态的图像与针对相同对象的不同成像模态的图像之间的界标点的配准，以计算来自所述图像的所述界标点的变形场变换矩阵；使用在具有所述平均变形和所述变形模式向量的所述界标处的变形场值来确定(540)针对每个变形模式本征向量的权重；以及对平均变形场和加权的变形模式向量的线性组合进行求和(550)，以确定在不同成像模式之间的所述变形场。2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过以下过程计算所述平均变形和所述多个变形模式向量：针对每个对象，将所述图像与共同参考框架进行空间对齐；使用图像相似度度量和非线性变换技术使针对每个对象的来自所述不同变形状态的成像数据扭曲；以及执行主成分分析，以确定所述平均变形和所述多个变形模式向量。3.根据权利要求1所述的方法，其中，通过以下过程计算所述平均变形和所述多个变形模式向量：针对每个对象，测量针对界标的集合的位置；在所有所述界标之间执行基于点的非线性配准；以及生成针对所述界标的变形模型。4.根据权利要求1所述的方法，其中，来自所述不同模态的所述图像处于来自用于计算所述平均变形和所述多个变形模式向量的所有所述变形状态的不同的变形状态。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述不同成像模态是实时成像模态。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述不同成像模态是经直肠超声成像(TRUS)。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述身体结构是前列腺。8.一种用于提供多模态可变形成像配准的系统，包括：至少一个处理器(110、210)；至少一个存储器(130、230)，其能够操作地被连接到所述处理器；以及至少一个指令程序(234)，其被存储在所述至少一个存储器上并且由所述至少一个处理器执行；其特征在于，所述处理器被配置...
【专利技术属性】
技术研发人员：A·M·塔赫玛塞比马拉古奥施，J·克吕克尔，M·谢里菲，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：荷兰;NL
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