通用型多模态神经影像配准方法、装置及可读介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种通用型多模态神经影像配准方法、装置及可读介质，包括：获取多模态影像数据，并分别导入医学影像处理软件；分别设置多模态影像数据中的其中一个为移动数据，另一个为静止数据，分别对移动数据和静止数据进行平面校正，得到校正后的移动数据的配准平面和静止数据的配准平面，并选取非同一直线上的任意三个点，分别根据选取的三个点建立移动坐标系和静止坐标系，计算从移动坐标系到静止坐标系的变换矩阵，采用变换矩阵对移动数据进行变换，得到变换后的移动数据，通过变换后的移动数据和静止数据实现配准平面的预配准；对变换后的移动数据进行微调，得到多模态影像数据的配准结果。本发明专利技术对影像数据的要求不高，通用性较强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及影像处理领域，具体涉及一种通用型多模态神经影像配准方法、装置及可读介质。

技术介绍

1、神经系统疾病比如脑外伤、脑出血、脑肿瘤等的诊断离不开神经影像，如脑ct检查、脑磁共振(mri)检查。这些影像由不同的医学成像设备扫描完成，称之为多模态影像。每种成像模态都提供了患者大脑病变的不同信息，比如脑ct可以显示脑出血、颅骨等信息，脑磁共振mri可以显示脑肿瘤等信息。

2、多模态影像配准是医学图像处理领域中至关重要的一项技术，目的是将不同模态的医学影像在空间上对齐，发挥各自的优势，以便医生更准确地进行疾病诊断、手术规划等应用。

3、现有的配准算法包括：

4、1、特征点匹配：通过自动检测图像中的特征点，然后在不同模态图像中寻找相似的特征点进行匹配。缺陷在于：对于对比度低或图像质量差的情况，特征点匹配容易失效

5、2、最小二乘法：分别在两种模态影像上选择至少3组一一对应的点，比如，鼻尖，鼻根，耳屏等，然后通过最小二乘法计算出3组点的变形矩阵，再应用给原ct或者原磁共振mri即可。缺陷在于：对于影像扫描的层厚本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种通用型多模态神经影像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的通用型多模态神经影像配准方法，其特征在于，所述医学影像处理软件包括3DSlicer软件，还包括：

3.根据权利要求2所述的通用型多模态神经影像配准方法，其特征在于，所述平面校正采用所述3DSlicer软件中的十字线定位功能。

4.根据权利要求2所述的通用型多模态神经影像配准方法，其特征在于，采用所述3DSlicer软件中的标记扩展模块选取任意三个点。

5.根据权利要求1所述的通用型多模态神经影像配准方法，其特征在于，所述分别根据选取的三个点建立移动坐标...

【技术特征摘要】

1.一种通用型多模态神经影像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的通用型多模态神经影像配准方法，其特征在于，所述医学影像处理软件包括3dslicer软件，还包括：

3.根据权利要求2所述的通用型多模态神经影像配准方法，其特征在于，所述平面校正采用所述3dslicer软件中的十字线定位功能。

4.根据权利要求2所述的通用型多模态神经影像配准方法，其特征在于，采用所述3dslicer软件中的标记扩展模块选取任意三个点。

5.根据权利要求1所述的通用型多模态神经影像配准方法，其特征在于，所述分别根据选取的三个点建立移动坐标系和静止坐标系，计算从移动坐标系到静止...

【专利技术属性】
技术研发人员：师忠杰，王占祥，唐丹，于国庆，陈四方，李张昱，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：