一种基于版本的DICOM医学图像处理方法技术

本发明专利技术提供了一种基于版本的DICOM医学图像处理方法，该方法包括：获取第一版本的DICOM图像和第二版本的DICOM图像；抽取图像的特征信息组成特征空间；根据所抽取的特征空间，利用优化策略对第二版本的DICOM图像进行满足预定义相似性测度的最优变换，完成图像匹配。本发明专利技术提出了改进的图像配准方法，有效提高了DICOM医学图像配准的速度和精度，为新旧不同版本的DICOM图像实现了兼容。

【技术实现步骤摘要】
-种基于版本的DICOM医学图像处理方法
本专利技术涉及医学图像处理，特别涉及一种基于版本的DICOM医学图像处理方法。
技术介绍
随着计算机科学的发展，医学影像信息学已成为国际上发展迅速的一个领域。 DICOM作为医学图像数据标准的使用使不同厂家，不同设备之间医学图像数据传输，交换和 存储成为可能。DICOM标准强大的兼容性使它越来越广泛地应用到医学领域，逐步成为一种 标准的医学图像数据格式。DICOM医学图像为临床诊断医学、计算机辅助手术、病灶监控等 提供了高质量的信息支持，但是，DICOM图像也带来了一些问题，如时序差异、位置差异、获 得设备差异等导致影像版本信息的不一致性。怎样消除各种差异通过图像配准获取最大有 效信息成为亟待解决的问题。医学图像的配准关键在于界定医学图像之间的相似性。在临 床方面，这种方法常用于匹配一段时间内来自不同或同一患者的医学图像。如果将普通图 像配准直接应用于结构复杂的DICOM医学图像，则不仅计算量非常大，效率低；而且容易产 生误差导致结果不准确。 因此，针对相关技术中所存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
为解决上述现有技术所存在的问题，本专利技术提出了一种基于版本的DICOM医学图 像处理方法，包括： 获取第一版本的DICOM图像和第二版本的DICOM图像； 抽取第一版本和第二版本的DICOM图像的特征信息组成特征空间； 根据所抽取的特征空间，利用优化策略对第二版本的DICOM图像进行满足预定义 相似性测度的最优变换，完成对第一版本和第二版本的DICOM图像进行匹配。 优选地，所述最优变换通过确定最佳空域和灰度变换函数，使用相似性测度进行 匹配，将第二版本的DICOM图像进行仿射变换，确定旋转参数和平移参数，使两个图像的互 信息表示的相似性测度达到最大值。 优选地，所述最优变换进一步包括，使用如下迭代优化过程： 步骤1、给定预先设定的允许误差ε>0,选取初始点Xw (0,0,0)和一组线性无关 的搜索方向向量6(1)(1 = 1，2,3)，其中e(1) = (1，0,0)，e(2) = (0，1，0)，e(3) = (0,0，1)，即 $e(i)分别为沿坐标轴的方向； 步骤2、从X(Q)出发沿方向e(i)(i= 1，2,3)依次进行一维搜索，得到 X⑴=X(H)+λiXe(.) f(X⑴）=min(X(0),X⑴） 其中λi为预设常数权值，在完成了一维搜索后，得到χ(3); 步骤3、检验是否已满足终止准则：若|f(X(i))-f(X(CO)I彡ε或者迭代次数大于等 于U，则停止迭代，退出；其中，U是预设的最大迭代次数； 步骤4、按照下式计算最快下降方向上的函数的变化量： Af=max|f(X(i))-f(X(0))I(l<i<U)； 步骤 5、取e=X⑶_X(。)，Pcs= 2X⑶-X(。)，计算f(e) =f(X⑶-X(。)），f(Pcs)= f(2X⑶-X(0))， 若满足条件f(e)彡f(x(cl))或f(Pcs)〈f(x((l)),且 2(f(x((l))-2f(x(n))+f(e)) [(f(x( Q))-f(X(n))) -Λf]2 >(f(X(Q))-f(e))2Λf，其中l〈n〈U则将X(3)赋值给X(Q)作为新的起点，沿 上面的一组旧方向向量e(1)(i= 1,2,3)重复步骤2至5 ; 若条件;^6)彡;^叉(。)）或;^?〇8)〈;^叉(。)），且2(;^叉(。)）-2;^叉(11))+;^6))[江(叉(。)）-;^ χ(η))) -Λf]2 >(f(X(Q))-f(e))2Λf均不满足，则沿方向e =X(3)-X(Q)，以X(3)作为起始点进行 搜索得到目标函数在最快下降方向上的极小值点Pmin ;把此时的Pmin赋给X(CI)作为新起点， 重复步骤2至5。 本专利技术相比现有技术，具有以下优点： 提出了改进的图像配准方法，有效提高了DICOM医学图像配准的速度和精度，为 新旧不同版本的DICOM图像实现了兼容。 【附图说明】 图1是根据本专利技术实施例的基于版本的DICOM医学图像处理方法的流程图。 【具体实施方式】 下文与图示本专利技术原理的附图一起提供对本专利技术一个或者多个实施例的详细描 述。结合这样的实施例描述本专利技术，但是本专利技术不限于任何实施例。本专利技术的范围仅由权 利要求书限定，并且本专利技术涵盖诸多替代、修改和等同物。在下文描述中阐述诸多具体细节 以便提供对本专利技术的透彻理解。出于示例的目的而提供这些细节，并且无这些具体细节中 的一些或者所有细节也可以根据权利要求书实现本专利技术。 本专利技术提出一种DICOM医学图像配准方法，对不同版本的DICOM图像相互配准。先 对DICOM医学图像进行预处理，然后测量待配准图像间的相似度，最后优化图像。图1是根 据本专利技术实施例的基于版本的DICOM医学图像处理方法流程图。首先抽取出图像的特征信 息组成特征空间；然后根据所抽取的特征空间确定出一个空间变换，使一幅图像经过该变 换后能够达到所定义的相似性测度。在确定变换的过程中若采取一定的优化措施或搜索策 略，则可使相似性测度更好、更快地达到最优值。 本专利技术寻找最佳空域和灰度变换函数，便于图像使用相似性测度进行匹配，其过 程就是寻找最优变换，其中该最优变换将图像B进行变换，以使其尽可能多的包含图像A的 信息。用互信息表示相似性测度对两图像进行精确配准，通过对完整的医学图像寻找一个 仿射变换即旋转参数和平移参数，该仿射变换对应的两个图像的互信息最大，此时图像实 现精确配准互信息用熵来表示： 对于概率分布函数为p(a)的随机变量集A，其熵H(A)定义如下： H(A) = -Σp(a)Iogp(a)aeA 对两个图像，它们的离散的随机变量集分别是A和B，它们的边缘概率分布函数分 别是P(a)和p(b)，联合概率分布函数是Pab (a，b)，贝幌机变量A和B的联合熵定义如下： H(A) = -Σp(a)Iogp(a)Iogp(b)aeAbeB 如果H(A/B)表示已知B是A的条件熵，那么H(A)与H(A/B)的差值，就代表了在 B中包含的A的信息，即互信息；因此两个随机变量集间的互信息定义为： I(A，B) =H(A)+H(B)-H(A，B) =H(A)-H(A/B) =H(B)-H(B/A) 在图像配准中，当两幅图像的空间位置达到完全一致时，其中一幅图像A表达的 关于另一幅图像B的信息，也就是对应像素灰度的互信息应为最大；用联合概率分布和完 全独立时的概率分布间的广义距离来估计互信息：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于版本的DICOM医学图像处理方法，其特征在于，包括：获取第一版本的DICOM图像和第二版本的DICOM图像；抽取第一版本和第二版本的DICOM图像的特征信息组成特征空间；根据所抽取的特征空间，利用优化策略对第二版本的DICOM图像进行满足预定义相似性测度的最优变换，完成对第一版本和第二版本的DICOM图像进行匹配。

【技术特征摘要】
1. 一种基于版本的DICOM医学图像处理方法，其特征在于，包括： 获取第一版本的DIC0M图像和第二版本的DIC0M图像； 抽取第一版本和第二版本的DIC0M图像的特征信息组成特征空间； 根据所抽取的特征空间，利用优化策略对第二版本的DIC0M图像进行满足预定义相似 性测度的最优变换，完成对第一版本和第二版本的DIC0M图像进行匹配。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最优变换通过确定最佳空域和灰度 变换函数，使用相似性测度进行匹配，将第二版本的DIC0M图像进行仿射变换，确定旋转参 数和平移参数，使两个图像的互信息表示的相似性测度达到最大值。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述最优变换进一步包括，使用如下迭代 优化过程： 步骤1、给定预先设定的允许误差e>〇,选取初始点Xw为（0,0,0)和一组线性无关的 搜索方向向量e(i)(i= 1，2,3)，其中e(1) = (1，0,0)，e(2) = (0，1，0)，e(3) = (0,0，1)，即令 e(i)分别为沿坐标轴的方向； 步骤2、从Xw出发沿方向e(i)(i= 1，2,3)依次进行一维搜索，得到X⑴=XG-D+XiXe(1) f(X(i)) =min(X(0),X(i)) 其中Ai为预设常数权值，在完成了一维搜索后，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐宇，
申请(专利权)人：成都影泰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51