一种影像配准方法技术

本申请公开了一种影像配准方法

【技术实现步骤摘要】
一种影像配准方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种影像配准方法
、
装置
、
计算机设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]术前术中核磁影像的配准结果能够为术中导航系统提供准确的位置信息，在手术导航系统中发挥着重要作用
。
术前影像为分辨率较高的全尺寸
3D
核磁影像，能够提供丰富的术前信息
。
为了实现术中快速成像，术中核磁影像为
2.5D
扫描叠块的形式，同时具有分辨率较低
、
噪声较大
、
成像质量较差的特点
。
影像维度的差异给术前术中核磁影像配准算法的设计带来了较大的挑战
。
[0003]相关技术中，基于深度学习的术前术中配准算法，
SpT
‑
Net
使用卷积升维将术中
2.5D
数据升维为
3D
矩阵，或者使用超分重建算法将术前术中配准任务转化为
3D
影像间的配准
。
然而，上述配准方法的计算复杂度较高，导致采用上述配准方法的手术导航系统的实时性较低
。

技术实现思路

[0004]基于上述问题，本申请提供了一种影像配准方法
、
装置
、
计算机设备及存储介质，降低配准方法的计算复杂度，提高手术导航系统的实时性
。
[0005]本申请实施例公开了如下技术方案：
[0006]第一方面，本申请实施例公开一种影像配准方法，该方法包括：
[0007]获取第一维度数据和第二维度数据，所述第二维度大于所述第一维度；
[0008]对所述第一维度数据中的切片进行边界检测得到第一边界特征，对所述第二维度数据中的切片进行边界检测得到第二边界特征；
[0009]根据所述第一边界特征和所述第二边界特征，匹配所述第二维度数据中对应于所述第一维度数据中的第一切片的第二切片，所述第一切片组成第一扫描叠块，所述第二切片组成第二扫描叠块；
[0010]根据刚性变换矩阵对所述第二扫描叠块进行刚性形变处理得到刚性配准结果，所述刚性配准结果与所述第一扫描叠块之间的相似性测度大于或等于第一预设阈值；
[0011]根据非刚性变换矩阵对所述刚性配准结果进行非刚性形变处理得到配准结果，所述配准结果与所述第一扫描叠块定义的目标函数的损失值小于或等于第二预设阈值
。
[0012]可选地，所述根据刚性变换矩阵对所述第二扫描叠块进行刚性形变处理得到刚性配准结果，具体包括：
[0013]根据线性变换算子将所述第二扫描叠块和所述第一扫描叠块进行转换，得到表征所述第一扫描叠块和所述第二扫描叠块间刚性差异的刚性变换矩阵；
[0014]根据所述刚性变换矩阵对所述第二扫描叠块进行刚性形变处理得到刚性配准图像
。
[0015]可选地，所述根据非刚性变换矩阵对所述刚性配准图像进行非刚性形变处理得到配准图像，具体包括：
[0016]分别提取关于所述第一扫描叠块和所述刚性配准图像的自相似结构向量，得到第一自相似结构向量和第二自相似结构向量；
[0017]对所述第一自相似结构向量和所述第二自相似结构向量进行归一化处理，得到第一归一化自相似结构向量和第二归一化自相似结构向量，并根据所述第一自相似结构向量和所述第二自相似结构向量计算得到非刚性变换矩阵；
[0018]根据空间转换网络和所述非刚性变换矩阵对所述刚性配准图像进行非刚性形变处理得到配准图像
。
[0019]可选地，当所述刚性配准图像与所述第一扫描叠块之间的相似性测度小于第一预设阈值时，所述方法还包括：
[0020]对所述第一刚性变换矩阵的参数进行调整得到调整后的刚性变换矩阵，直至所述调整后的刚性变换矩阵对所述第二扫描叠块进行刚性处理之后的刚性配准图像与所述第一扫描叠块之间的相似性测度大于或等于所述第一预设阈值
。
[0021]可选地，当所述配准结果与所述第一扫描叠块定义的目标函数的损失值大于第二预设阈值时，所述方法还包括：
[0022]对所述非刚性变换矩阵的参数进行调整得到调整后的非刚性变换矩阵，直至达到网络的预设迭代次数
。
[0023]可选地，所述对所述第一维度数据中的切片进行边界检测得到第一边界特征，对所述第二维度数据中的切片进行边界检测得到第二边界特征，具体包括：
[0024]对所述第一维度数据中的切片和所述第二维度数据中的切片进行降噪；
[0025]采用第一索伯算子对所述第一维度数据中的切片进行梯度计算，得到关于所述第一维度数据中的切片的第一梯度方向和第一梯度值；采用第二索伯算子对所述第二维度数据中的切片进行梯度计算，得到关于所述第二切片数据中切片的第二梯度方向和第二梯度值；
[0026]根据所述第一梯度方向与所述第一梯度值分别对所述第一维度中的切片进行非极大值抑制处理和双阈值筛选处理得到第一边界特征；根据所述第二梯度方向与所述第二梯度值分别对所述第二维度中的切片进行非极大值抑制处理和双阈值筛选处理得到第二边界特征
。
[0027]可选地，所述获取第一维度数据和第二维度数据，所述第二维度大于所述第一维度之后，所述方法还包括：
[0028]对所述第一维度数据和所述第二维度数据进行预处理，所述预处理包括归一化处理
、
重采样处理和裁剪处理
。
[0029]第二方面，本申请实施例提供一种影像配准装置，该装置包括：获取模块
、
边界检测模块
、
匹配模块和刚性形变模块
、
非刚性形变模块；
[0030]所述获取模块，用于获取第一维度数据和第二维度数据，所述第二维度大于所述第一维度；
[0031]所述边界检测模块，用于对所述第一维度数据中的切片进行边界检测得到第一边界特征，对所述第二维度数据中的切片进行边界检测得到第二边界特征；
[0032]所述匹配模块，用于根据所述第一边界特征和所述第二边界特征，匹配所述第二维度数据中对应于所述第一维度数据中的第一切片的第二切片，所述第一切片组成第一扫描叠块，所述第二切片组成第二扫描叠块；
[0033]所述刚性形变模块，用于根据刚性变换矩阵对所述第二扫描叠块进行刚性形变处理得到刚性配准结果，所述刚性配准结果与所述第一扫描叠块之间的相似性测度大于或等于第一预设阈值；
[0034]所述非刚性形变模块，用于根据非刚性变换矩阵对所述刚性配准结果进行非刚性形变处理得到配准结果，所述配准结果与所述第一扫描叠块定义的目标函数的损失值小于或等于第二预设阈值
。
[0035]可选地，所述刚性配准模块具体用于：
[0036]根据线性变换算子将所述第二扫描叠块和所述第一扫描叠块进行转换，得到表本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种影像配准方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一维度数据和第二维度数据，所述第二维度大于所述第一维度；对所述第一维度数据中的切片进行边界检测得到第一边界特征，对所述第二维度数据中的切片进行边界检测得到第二边界特征；根据所述第一边界特征和所述第二边界特征，匹配所述第二维度数据中对应于所述第一维度数据中的第一切片的第二切片，所述第一切片组成第一扫描叠块，所述第二切片组成第二扫描叠块；根据刚性变换矩阵对所述第二扫描叠块进行刚性形变处理得到刚性配准结果，所述刚性配准结果与所述第一扫描叠块之间的相似性测度大于或等于第一预设阈值；根据非刚性变换矩阵对所述刚性配准结果进行非刚性形变处理得到配准结果，所述配准结果与所述第一扫描叠块定义的目标函数的损失值小于或等于第二预设阈值
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据刚性变换矩阵对所述第二扫描叠块进行刚性形变处理得到刚性配准结果，具体包括：根据线性变换算子将所述第二扫描叠块和所述第一扫描叠块进行转换，得到表征所述第一扫描叠块和所述第二扫描叠块间刚性差异的刚性变换矩阵；根据所述刚性变换矩阵对所述第二扫描叠块进行刚性形变处理得到刚性配准图像
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据非刚性变换矩阵对所述刚性配准图像进行非刚性形变处理得到配准图像，具体包括：分别提取关于所述第一扫描叠块和所述刚性配准图像的自相似结构向量，得到第一自相似结构向量和第二自相似结构向量；对所述第一自相似结构向量和所述第二自相似结构向量进行归一化处理，得到第一归一化自相似结构向量和第二归一化自相似结构向量，并根据所述第一自相似结构向量和所述第二自相似结构向量计算得到非刚性变换矩阵；根据空间转换网络和所述非刚性变换矩阵对所述刚性配准图像进行非刚性形变处理得到配准图像
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述刚性配准图像与所述第一扫描叠块之间的相似性测度小于第一预设阈值时，所述方法还包括：对所述第一刚性变换矩阵的参数进行调整得到调整后的刚性变换矩阵，直至所述调整后的刚性变换矩阵对所述第二扫描叠块进行刚性处理之后的刚性配准图像与所述第一扫描叠块之间的相似性测度大于或等于所述第一预设阈值
。5.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述配准结果与所述第一扫描叠块定义的目标函数的损失值大于第二预设阈值时，所述方法还包括：对所述非刚性变换矩阵的参数进行调整得到调整后的非刚性变换矩阵，直至达到网络的预设迭代次数
。6.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一维度数据中的切片进行边界检测得...

【专利技术属性】
技术研发人员：于宁波，韩建达，白鑫昊，郝李子翼，周昭丞，
申请(专利权)人：南开大学深圳研究院，
类型：发明
国别省市：