图像配准方法及装置、存储介质及计算机设备制造方法及图纸

本申请公开了一种图像配准方法及装置、存储介质及计算机设备，该方法包括：获取待配准的第一图像以及与所述第一图像对应的第二图像；将所述第一图像和所述第二图像输入至训练好的形变场模型，获取目标形变场数据；基于目标形变场数据，对所述第一图像进行配准，获得与所述第二图像对应的配准图像。本申请相比于现有技术中基于时空信息的配准方法，能够实现对图像的实时配准，提升了图像配准效率，进而有助于利用配准片和造影片快速生成减影图，有助于减影图的生成效率。助于减影图的生成效率。助于减影图的生成效率。

【技术实现步骤摘要】
图像配准方法及装置、存储介质及计算机设备


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其是涉及到一种图像配准方法及装置、存储介质及计算机设备。

技术介绍

[0002]数字减影血管造影设备是一种新的X线成像系统，是针对临床精准治疗，引导介入手术的最常用设备之一。在血管造影过程中，通过将未注入造影剂的透视图像与注入造影剂的透视图像的减影，观察造影剂的流动状态，以获取该区域的血流信息。
[0003]针对造影过程中患者有生理运动导致的血管和结构组织的相对位置改变情况，目前常采用配准等方式，对图像位移进行调整，减少由于运动造成的伪影，再对造影片和配准后的图像进行减影。目前的配准方法为：利用图像的边缘点进行特征点确认，然后利用特征点在时间上的运动规律确认最终用于放射变换的控制节点。最终，该方法利用获取的节点进行配准与减影获得减影图。但是，该采用时空信息进行特征点确认和配准的方法难以实现实时性，利用该方法进行图像配准，效率较低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请提供了一种图像配准方法及装置、存储介质及计算机设备，有助于提升图像配准效率。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种图像配准方法，包括：
[0006]获取待配准的第一图像以及与所述第一图像对应的第二图像；
[0007]将所述第一图像和所述第二图像输入至训练好的形变场模型，获取目标形变场数据；
[0008]基于目标形变场数据，对所述第一图像进行配准，获得与所述第二图像对应的配准图像。
[0009]可选地，所述第一图像与所述第二图像之间的特征差异值小于预设差异阈值。
[0010]可选地，所述特征差异值的计算方法包括：
[0011]确定所述第一图像对应的第一图像特征以及所述第二图像对应的第二图像特征，其中，所述第一图像特征包括所述第一图像的第一灰度特征、第一结构边缘特征和第一解剖学特征中任一种，所述第二图像特征包括所述第二图像的第二灰度特征、第二结构边缘特征和第二解剖学特征中任一种，所述第一图像特征和所述第二图像特征的类型相同；
[0012]依据第一图像特征和第二图像特征，计算所述特征差异值；所述预设差异阈值包括预设灰度阈值、预设结构阈值和预设解剖学阈值中任一种，所述预设灰度差异阈值的取值范围为[0.01,0.2]，单位为百分比，所述预设结构差异阈值为灰度阈值，且取值范围为[0.01,0.4]，单位为百分比，所述预设结构差异阈值为位置阈值，且取值范围为[20,200]个像素点，所述预设解剖学阈值的取值范围为[5，100]个像素点。
[0013]可选地，所述第一图像包括目标非造影帧图像，所述第二图像包括目标造影帧图
像。
[0014]可选地，所述目标形变场数据包括所述目标非造影帧图像向所述目标造影帧图像进行形变的、含有每个像素点位移信息的矩阵。
[0015]可选地，所述形变场模型的训练方法包括：
[0016]获取至少一个样本图像对，其中，任一样本图像对包括待配准图像和标准配准图像；
[0017]将任一样本图像对中的所述待配准图像和所述标准配准图像输入至待训练的形变场模型中得到形变场数据，并按所述形变场数据对所述任一样本图像对中的所述待配准图像进行配准，得到所述任一样本图像对对应的样本配准图像；
[0018]基于所述任一样本图像对对应的所述标准配准图像和所述样本配准图像之间的特征差异值，利用损失函数迭代所述形变场模型。
[0019]可选地，所述基于所述任一样本图像对对应的所述标准配准图像和所述样本配准图像之间的特征差异值，利用损失函数迭代所述形变场模型，具体包括：
[0020]利用结构提取模型，确定任一样本图像对中标准配准图像的结构分割图像，并基于所述结构分割图像对所述样本配准图像的对应像素进行降权；
[0021]依据将所述任一样本图像对对应的降权后的样本配准图像和所述标准配准图像之间的特征差异值的降权感知损失函数和所述形变场模型对应的正则项，确定所述形变场模型的损失函数，利用损失函数迭代所述形变场模型。
[0022]依据本申请又一个方面，提供了一种减影图像生成方法，，包括：
[0023]获取待配准的第一图像以及与所述第一图像对应的第二图像；
[0024]将所述第一图像和所述第二图像输入至训练好的形变场模型，获取目标形变场数据；
[0025]基于目标形变场数据，对所述第一图像进行配准，获得与所述第二图像对应的配准图像；
[0026]对所述第二图像与所述配准图像进行减影，得到目标减影图像。
[0027]依据本申请又一个方面，提供了一种形变场模型生成装置，包括：
[0028]待配准图像获取模块，用于获取待配准的第一图像以及与所述第一图像对应的第二图像；
[0029]目标形变数据获取模块，用于将所述第一图像和所述第二图像输入至训练好的形变场模型，获取目标形变场数据；
[0030]配准模块，用于基于目标形变场数据，对所述第一图像进行配准，获得与所述第二图像对应的配准图像。
[0031]可选地，所述第一图像与所述第二图像之间的特征差异值小于预设差异阈值。
[0032]可选地，所述装置还包括：
[0033]差异值计算模块，用于确定所述第一图像对应的第一图像特征以及所述第二图像对应的第二图像特征，其中，所述第一图像特征包括所述第一图像的第一灰度特征、第一结构边缘特征和第一解剖学特征中任一种，所述第二图像特征包括所述第二图像的第二灰度特征、第二结构边缘特征和第二解剖学特征中任一种，所述第一图像特征和所述第二图像特征的类型相同；依据第一图像特征和第二图像特征，计算所述特征差异值；所述预设灰度
差异阈值的取值范围为[0.01,0.2]，单位为百分比，所述预设结构差异阈值为灰度阈值，且取值范围为[0.01,0.4]，单位为百分比，所述预设结构差异阈值为位置阈值，且取值范围为[20,200]个像素点，所述预设解剖学阈值的取值范围为[5，100]个像素点。
[0034]可选地，所述第一图像包括目标非造影帧图像，所述第二图像包括目标造影帧图像。
[0035]可选地，所述目标形变场数据包括所述目标非造影帧图像向所述目标造影帧图像进行形变的、含有每个像素点位移信息的矩阵。
[0036]可选地，所述装置还包括：
[0037]模型训练模块，用于获取至少一个样本图像对，其中，任一样本图像对包括待配准图像和标准配准图像；将任一样本图像对中的所述待配准图像和所述标准配准图像输入至待训练的形变场模型中得到形变场数据，并按所述形变场数据对所述任一样本图像对中的所述待配准图像进行配准，得到所述任一样本图像对对应的样本配准图像；基于所述任一样本图像对对应的所述标准配准图像和所述样本配准图像之间的特征差异值，利用损失函数迭代所述形变场模型。
[0038]可选性，所述模型训练模块，还用于利用结构提取模型，确定任一样本图像对中标准配准图像的结构分割图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像配准方法，其特征在于，包括：获取待配准的第一图像以及与所述第一图像对应的第二图像；将所述第一图像和所述第二图像输入至训练好的形变场模型，获取目标形变场数据；基于目标形变场数据，对所述第一图像进行配准，获得与所述第二图像对应的配准图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图像与所述第二图像之间的特征差异值小于预设差异阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征差异值的计算方法包括：确定所述第一图像对应的第一图像特征以及所述第二图像对应的第二图像特征，其中，所述第一图像特征包括所述第一图像的第一灰度特征、第一结构边缘特征和第一解剖学特征中任一种，所述第二图像特征包括所述第二图像的第二灰度特征、第二结构边缘特征和第二解剖学特征中任一种，所述第一图像特征和所述第二图像特征的类型相同；依据第一图像特征和第二图像特征，计算所述特征差异值；所述预设差异阈值包括预设灰度阈值、预设结构阈值和预设解剖学阈值中任一种，所述预设灰度差异阈值的取值范围为[0.01,0.2]，单位为百分比，所述预设结构差异阈值为灰度阈值，且取值范围为[0.01,0.4]，单位为百分比，所述预设结构差异阈值为位置阈值，且取值范围为[20,200]个像素点，所述预设解剖学阈值的取值范围为[5，100]个像素点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图像包括目标非造影帧图像，所述第二图像包括目标造影帧图像，所述目标形变场数据包括所述目标非造影帧图像向所述目标造影帧图像进行形变的、含有每个像素点位移信息的矩阵。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述形变场模型的训练方法包括：获取至少一个样本图像对，其中，任一样本图像对包括待配准图像和标准配准图像；将任一样本图像对中的所述待配准图像和所述标准配准图像输入至待训练的形变场模型中得到形变场数据，并按所述形变场数据对所述任一样本图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴承暘，徐燕，崔鸣智，
申请(专利权)人：东软医疗系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：