一种图像配准方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种图像配准方法和系统，包括建立旋转角度种群；分别以所述旋转角度种群中的每一个角度对待配准图像进行旋转和平移变换配准；根据预设的效果评价目标对平移变换配准的结果进行效果评价，筛选出最优的效果评价，并依据效果评价目标来迭代更新角度种群，从而获得在效果评价目标下最佳的配准角度和平移量。本发明专利技术方法使用遗传算法迭代更新旋转角度，对旋转角度有较强的全局搜索能力，能够减小因初始点的选取而陷入局部最优的几率；且本发明专利技术允许设定任意类型的效果评价目标，并且使用该效果评价目标来引导后续的迭代过程，使用不同的效果评价目标，能够获得在该评价目标下最佳的位置配准结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像配准领域，尤其涉及一种图像配准方法及系统。
技术介绍
医学图像配准是指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。对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像配准，就是寻找一个映射关系P，使图像1上的每一个点在图像2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。图像配准按成像的模式分类可以分为：--单模：待配准的两幅图像是用同一种成像设备获取的；--多模：待配准的两幅图像来源于不同的成像设备。图像配准的一般步骤为：特征提取、特征匹配、估计变换模型、图像重采样及变换。变换模型是所有配准技术中需要考虑的一个重要因素，各种配准技术都要建立自己的变换模型，变换模型的选取与图像的变形特性有关。常用的变换模型有刚性变换、仿射变换、投影变换、非线性变换。刚性变换保持了图像中任意两点的距离不变。刚性变换分为旋转变换和平移变换。在刚性配准中，特别是在多模态配准情况下，待配准图像和参考图像之间有较大的差异，常规的配准方法常常陷入局部最优，选取不同的初始点时，将获得多种配准结果，且这些结果之间存在较大差异，配准的成功率具有随机性。对于陷入局部最优的问题，通常采用随机大量尝试初始点的方式来应对，选取评价效果最好的结果作为最优的结果，该方法计算量大，配准时间长。此外，配准的效果多用均方根误差来予以评价，当使用其他的评价目标来评价配准的效果时，常规的配准方法难以获得在该评价目标下的最佳位置配准。因此，需要一种配准方法能够实现在特定的评价目标下的最佳位置配准。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种图像配准方法，该方法使用遗传算法迭代更新旋转角度，对旋转角度有较强的全局搜索能力，能够减小因初始点的选取而陷入局部最优的几率；且该方法允许设定任意类型的效果评价目标，并且使用该评价目标来引导后续的迭代过程，使用不同的效果评价目标，能够获得在该目标下最佳的位置配准结果。本专利技术的方法包括以下步骤：S1、建立旋转角度种群，所述旋转角度种群包括多个角度；S2、以所述旋转角度种群中的每个角度为旋转角度对待配准图像进行旋转，并对每个旋转后的待配准图像与参考图像进行平移变换配准；根据预设的效果评价目标对每次平移变换配准的结果进行效果评价，筛选出累计效果评价中最优的效果评价及与所述最优的效果评价对应的旋转角度和平移量；S3、判断是否满足预定的终止条件，若是，则输出与所述最优的效果评价对应的旋转角度和平移量；若否，则更新步骤S2中的所述旋转角度种群，并根据更新后的旋转角度种群执行步骤S2。进一步地，所述效果评价目标为Gamma通过率、均方根误差或交叉熵。进一步地，还包括预处理步骤。所述预处理步骤可以在步骤S1之前，也可以在步骤S1与步骤S2之间。进一步地，所述预处理步骤包括调整待配准图像的分辨率，使待配准图像的分辨率与参考图像的分辨率相同。进一步地，所述预处理步骤包括对待配准图像进行降噪处理。所述降噪处理可以采用高斯滤波的方法。进一步地，所述预处理步骤包括：自动选取配准区域。进一步地，所述自动选取配准区域包括：使待配准图像的图像矩阵与参考图像的图像矩阵的中心点重合，在待配准图像的图像矩阵中绘制一条等值线，绘制能够包络该等值线的矩形，以矩形覆盖的区域作为配准区域。进一步地，步骤S3中的所述更新步骤S2中的所述旋转角度种群进一步包括：使用遗传算法更新步骤S2中的所述旋转角度种群，其中，所述遗传算法中父代选择的原则是以最近一次执行步骤S2中的效果评价较好的个体作为父代，以所述父代产生的子代角度作为更新后的旋转角度种群。进一步地，所述遗传算法采用轮盘赌作为父代选择算子。进一步地，步骤S3中的所述终止条件至少包含以下一种：更新步骤S2中的所述旋转角度种群的次数达到预设值、总体运行时间达到预设值、旋转角度种群的均方根误差小于预设值、最近一次执行步骤S2后得到的最优的效果评价与累计效果评价中的最优的效果评价的差值小于预设值或符合手动停止条件。进一步地，步骤S1中的所述旋转角度种群满足高斯分布，且所述旋转角度种群以预设的初始旋转角度为期望值。相应地，本专利技术提供了一种图像配准系统，包括：角度种群建立模块，用于建立旋转角度种群，所述旋转角度种群包括多个角度；平移配准模块，用于以所述旋转角度种群中的每个角度为旋转角度对待配准图像进行旋转，并对每个旋转后的待配准图像与参考图像进行平移变换配准；根据预设的效果评价目标对每次平移变换配准的结果进行效果评价，筛选出累计效果评价中最优的效果评价及与所述最优的效果评价对应的旋转角度和平移量；判断模块，用于判断是否满足预定的终止条件，若是，则输出与所述最优的效果评价对应的旋转角度和平移量；若否，则更新平移配准模块中的所述旋转角度种群，并根据更新后的旋转角度种群执行平移配准模块。进一步地，所述效果评价目标为Gamma通过率、均方根误差或交叉熵。进一步地，还包括预处理模块。所述预处理模块用于调整待配准图像的分辨率，使待配准图像的分辨率与参考图像的分辨率相同。所述预处理模块还用于对待配准图像进行降噪处理。所述预处理模块进一步用于自动选取配准区域。进一步地，所述自动选取配准区域包括：使待配准图像的图像矩阵与参考图像的图像矩阵的中心点重合，在待配准图像的图像矩阵中绘制一条等值线，绘制能够包络该等值线的矩形，以矩形覆盖的区域作为配准区域。进一步地，判断模块中的所述更新平移配准模块中的所述旋转角度种群进一步包括：使用遗传算法更新平移配准模块中的所述旋转角度种群，其中，所述遗传算法中父代选择的原则是以最近一次执行平移配准模块中的效果评价较好的个体作为父代，以所述父代产生的子代角度作为更新后的旋转角度种群。进一步地，所述遗传算法采用轮盘赌作为父代选择算子。进一步地，判断模块中的所述终止条件至少包含以下一种：更新平移配准模块中的所述旋转角度种群的次数达到预设值、总体运行时间达到预设值、旋转角度种群的均方根误差小于预设值、最近一次执行平移配准模块后得到的最优的效果评价与累计效果评价中的最优的效果评价的差值小于预设值或符本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立旋转角度种群，所述旋转角度种群包括多个角度；S2、以所述旋转角度种群中的每个角度为旋转角度对待配准图像进行旋转，并对每个旋转后的待配准图像与参考图像进行平移变换配准；根据预设的效果评价目标对每次平移变换配准的结果进行效果评价，筛选出累计效果评价中最优的效果评价及与所述最优的效果评价对应的旋转角度和平移量；S3、判断是否满足预定的终止条件，若是，则输出与所述最优的效果评价对应的旋转角度和平移量；若否，则更新步骤S2中的所述旋转角度种群，并根据更新后的旋转角度种群执行步骤S2。

【技术特征摘要】
1.一种图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立旋转角度种群，所述旋转角度种群包括多个角度；
S2、以所述旋转角度种群中的每个角度为旋转角度对待配准图像进行旋转，
并对每个旋转后的待配准图像与参考图像进行平移变换配准；
根据预设的效果评价目标对每次平移变换配准的结果进行效果评价，筛选
出累计效果评价中最优的效果评价及与所述最优的效果评价对应的旋转角度和
平移量；
S3、判断是否满足预定的终止条件，若是，则输出与所述最优的效果评价
对应的旋转角度和平移量；若否，则更新步骤S2中的所述旋转角度种群，并根
据更新后的旋转角度种群执行步骤S2。
2.根据权利要求1所述的图像配准方法，其特征在于，所述效果评价目标
为Gamma通过率、均方根误差或交叉熵。
3.根据权利要求1所述的图像配准方法，其特征在于，还包括预处理步骤。
4.根据权利要求3所述的图像配准方法，其特征在于，所述预处理步骤包
括调整待配准图像的分辨率，使待配准图像的分辨率与参考图像的分辨率相同。
5.根据权利要求3或4所述的图像配准方法，其特征在于，所述预处理步
骤包括对待配准图像进行降噪处理。
6.根据权利要求3所述的图像配准方法，其特征在于，所述预处理步骤包
括：自动选取配准区域。
7.根据权利要求6所述的图像配准方法，其特征在于，所述自动选取配准
区域包括：
使待配准图像的图像矩阵与参考图像的图像矩阵的中心点重合，在待配准

\t图像的图像矩阵中绘制一条等值线，绘制能够包络该等值线的矩形，以矩形覆
盖的区域作为配准区域。
8.根据权利要求1所述的图像配准方法，其特征在于，步骤S3中的所述
更新步骤S2中的所述旋转角度种群进一步包括：使用遗传算法更新步骤S2中
的所述旋转角度种群，其中，所述遗传...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄佑钟，李贵，顾群，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31