肺图像配准制造技术

技术编号：39795420 阅读：13 留言：0更新日期：2023-12-22 02:29

本公开涉及一种肺图像配准

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【技术实现步骤摘要】
肺图像配准、病变定位方法及装置、电子设备和存储介质

[0001]本公开涉及
DR
图像处理
，尤其涉及一种肺图像配准
、
病变定位方法及装置
、
电子设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]数字
X
射线
(Digital X
‑
Ray
，
DR)
影像可以提供高分辨率及实时性的
X
射线图像
(
二维
DR
图像
)
，已经广泛应用于骨骼系统
、
胸部
、
牙科等检查，如骨折诊断
、
肺部疾病筛查
、
牙齿拍片等
。
[0003]医学图像配准，是基于不同时间拍摄的人体图像或者相同时间不同机器
(DR、MRI、CT
等
)
拍摄的图片进行“对齐”，从而得到信息上的互补，更好的对患者进行诊断
。
[0004]目前，
DR
影像应该广泛应用于基层医疗机构的肺成像或常规的体检中
。
与其他静态图像相比，例如脑图像或其他骨骼图像，呼吸过程中肺图像存在着非线性的形变
。
特别是，对于呼吸过程中多时刻的多张
DR
肺图像而言，由于
DR
肺图像成像为胸部多组织叠加到一张二维图像中及肺在呼吸过程中不规则运动的特殊性，使得呼吸过程中多时刻...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种肺图像配准方法，其特征在于，包括：获取呼吸过程中多时刻的多张左肺图像和
/
或多张右肺图像；其中，所述多张左肺图像和
/
或所述多张右肺图像配置为二维
DR
图像；分别对所述多张左肺图像中相邻时刻的左肺图像进行配准，得到对应的多个第一配准图像；和
/
或，分别对所述多张右肺图像中相邻时刻的右肺图像进行配准，得到对应的多个第二配准图像；分别确定所述多张左肺图像和
/
或所述多张右肺图像中的第一固定图像和
/
或第二固定图像；分别将所述第一固定图像对应的第一配准图像以外的其他任一第一配准图像配准到所述第一固定图像，和
/
或分别将所述第二固定图像对应的第二配准图像以外的其他任一第二配准图像配准到所述第二固定图像
。2.
根据权利要求1所述的肺图像配准方法，其特征在于，在所述获取呼吸过程中多时刻的多张左肺图像和
/
或多张右肺图像之前，获取呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像及其对应的第一设定位置信息和
/
或二维
DR
右肺图像及其对应的第二设定位置信息；分别基于所述第一设定位置信息和
/
或所述第二设定位置信息对所述多时刻的二维
DR
左肺图像和
/
或二维
DR
右肺图像及进行裁剪，得到对应的多张左肺图像和
/
或多张右肺图像
。3.
根据权利要求2所述的肺图像配准方法，其特征在于，确定所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像对应的第一设定位置信息的方法，包括：分别检测所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像对应的多个第一最高点位置信息
、
多个第一最低点位置信息
、
多个第一最左侧位置信息及多个第一最右侧位置信息；基于所述多个第一最高点位置信息
、
所述多个第一最低点位置信息
、
所述多个第一最左侧位置信息及所述多个第一最右侧位置信息，确定所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像对应的第一设定位置信息；以及
/
或，所述分别检测所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像对应的多个第一最高点位置信息
、
多个第一最低点位置信息
、
多个第一最左侧位置信息及多个第一最右侧位置信息的方法，包括：获取所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像对应多个第一掩码图像；分别基于所述多个第一掩码图像，确定对应的多个左肺边缘图像；分别基于所述多个左肺边缘图像，检测所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像对应的多个第一最高点位置信息
、
多个第一最低点位置信息
、
多个第一最左侧位置信息及多个第一最右侧位置信息；以及
/
或，所述基于所述多个第一最高点位置信息
、
所述多个第一最低点位置信息
、
所述多个第一最左侧位置信息及所述多个第一最右侧位置信息，确定所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像对应的第一设定位置信息的方法，包括：分别提取所述多个第一最高点位置信息
、
所述多个第一最低点位置信息中多个第一最高点纵坐标及多个第一最低点纵坐标；确定所述多个第一最高点纵坐标对应的第一纵坐标最大值，及确定所述多个第一最低点纵坐标对应的第一纵坐标最小值；
分别提取所述多个第一最左侧位置信息及所述多个第一最右侧位置信息中多个第一最左侧横坐标及多个第一最右侧横坐标；确定所述多个第一最左侧横坐标对应的第一横坐标最小值，及确定所述多个第一最右侧横坐标对应的第一横坐标最大值；根据所述第一纵坐标最大值
、
所述第一纵坐标最小值
、
所述第一横坐标最小值及所述第一横坐标最大值，确定所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像对应的第一设定位置信息；以及
/
或，所述根据所述第一纵坐标最大值
、
所述第一纵坐标最小值
、
所述第一横坐标最小值及所述第一横坐标最大值，确定所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像对应的第一设定位置信息的方法，包括：分别以所述第一纵坐标最大值及所述第一纵坐标最小值向
y
轴作2条对应的第一
y
轴垂线，分别以所述第一横坐标最小值及所述第一横坐标最大值向
x
轴作2条对应的第一
x
轴垂线；将所述第一
y
轴垂线及所述第一
x
轴垂线的交点配置为所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像对应的第一设定位置信息；以及
/
或，确定所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
右肺图像对应的第二设定位置信息的方法，包括：分别检测所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
右肺图像对应的多个第二最高点位置信息
、
多个第二最低点位置信息
、
多个第二最右侧位置信息及多个第二最右侧位置信息；基于所述多个第二最高点位置信息
、
所述多个第二最低点位置信息
、
所述多个第二最右侧位置信息及所述多个第二最右侧位置信息，确定所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
右肺图像对应的第二设定位置信息；以及
/
或，所述分别检测所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
右肺图像对应的多个第二最高点位置信息
、
多个第二最低点位置信息
、
多个第二最右侧位置信息及多个第二最右侧位置信息的方法，包括：获取所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
右肺图像对应多个第二掩码图像；分别基于所述多个第二掩码图像，确定对应的多个右肺边缘图像；分别基于所述多个右肺边缘图像，检测所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
右肺图像对应的多个第二最高点位置信息
、
多个第二最低点位置信息
、
多个第二最右侧位置信息及多个第二最右侧位置信息；以及
/
或，所述基于所述多个第二最高点位置信息
、
所述多个第二最低点位置信息
、
所述多个第二最右侧位置信息及所述多个第二最右侧位置信息，确定所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
右肺图像对应的第二设定位置信息的方法，包括：分别提取所述多个第二最高点位置信息
、
所述多个第二最低点位置信息中多个第二最高点纵坐标及多个第二最低点纵坐标；确定所述多个第二最高点纵坐标对应的第二纵坐标最大值，及确定所述多个第二最低点纵坐标对应的第二纵坐标最小值；分别提取所述多个第二最右侧位置信息及所述多个第二最右侧位置信息中多个第二最右侧横坐标及多个第二最右侧横坐标；
确定所述多个第二最右侧横坐标对应的第二横坐标最小值，及确定所述多个第二最右侧横坐标对应的第二横坐标最大值；根据所述第二纵坐标最大值
、
所述第二纵坐标最小值
、
所述第二横坐标最小值及所述第二横坐标最大值，确定所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
右肺图像对应的第二设定位置信息；以及
/
或，所述根据所述第二纵坐标最大值
、
所述第二纵坐标最小值
、
所述第二横坐标最小值及所述第二横坐标最大值，确定所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
右肺图像对应的第二设定位置信息的方法，包括：分别以所述第二纵坐标最大值及所述第二纵坐标最小值向
y
轴作2条对应的第二
y
轴垂线，分别以所述第二横坐标最小值及所述第二横坐标最大值向
x
轴作2条对应的第二
x
轴垂线；将所述第二
y
轴垂线及所述第二
x
轴垂线的交点配置为所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
右肺图像对应的第二设定位置信息；以及
/
或，确定所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像和
/
或呼吸过程中多时刻的二维
DR
左肺图像的方法，包括：分别对所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
肺图像的左侧胸部图像和
/
或右侧胸部图像进行肋缘边界
、
肺尖边界及纵隔和横隔边缘检测，得到多时刻的二维
DR
左肺图像和
/
或二维
DR
右肺图像；或，获取预设卷积神经网络的分割模型及用于训练所述分割模型的
DR
肺区标签图像；利用所述训练所述分割模型的
DR
肺区标签图像，对所述分割模型进行训练；基于所述训练后的分割模型，完成所述呼吸过程中多时刻的二维
DR
肺图像的左肺及右肺分割，得到多时刻的二维
DR
左肺图像和
/
或二维
DR
右肺图像；以及
/
或，所述用于训练所述分割模型的
DR
肺区标签图像的确定方法，包括：分别对多张
DR
肺区图像的左侧胸部图像和
/
或右侧胸部图像进行肋缘边界
、
肺尖边界及纵隔和横隔边缘检测，得到所述多张
DR
肺区图像对应的
DR
肺区标签图像
。4.
根据权利要求1‑3任一项所述的肺图像配准方法，其特征在于，所述分别对所述多张左肺图像中相邻时刻的左肺图像进行配准，得到对应的多个第一配准图像的方法，包括：获取第一配准模型及其对应的第一设定规则；利用所述第一配准模型，分别对所述多张左肺图像中相邻时刻的左肺图像进行配准；分别利用所述第一设定规则，结束对所述多张左肺图像中相邻时刻的左肺图像进行配准；以及
/
或，其中，所述第一配准模型的第一参数图配置为仿射变换
affine
；以及
/
或，在所述第一配准模型的第一参数图配置为仿射变换
affine
的基础上，在所述第一参数图中还追加配置转变变换
translation、
刚性变换
rigid、B
样条
bspline
的一种或几种；或，在所述第一配准模型的第一参数图配置为转变变换
translation、
刚性变换
rigid、B
样条
bspline
的一种或几种的基础上，在所述第一参数图中还追加配置仿射变换
affine
；以及
/
或，其中，所述第一设定规则配置为第一预设配准次数和
/
或第一预设相似度；当所述第一设定规则配置为第一预设配准次数时，若所述多张左肺图像中相邻时刻的
左肺图像进行配准的第一次数大于或等于所述第一预设配准次数，则结束对所述多张左肺图像中相邻时刻的左肺图像进行配准；当所述第一设定规则配置为第一预设相似度时，计算此时配准过程中的相邻时刻的左肺图像的相似度；若所述相似度大于或等于所述第一预设相似度，则结束对所述多张左肺图像中相邻时刻的左肺图像进行配准；当所述第一设定规...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳张磊，杨英健，裴绍宇，吴天琦，华贤国，郭朋，李勇，郑杰，陈晶，
申请(专利权)人：深圳蓝影医学科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载我是这个专利的主人