基于高阶统计形变模型的脑图谱与脑图像配准方法技术

本发明专利技术提供一种基于高阶统计形变模型的脑图谱与脑图像配准方法，具体过程为：步骤一、选取三维脑图谱I，选取N幅三维脑图像Mi作为训练样本，采用仿射配准法，将Mi配准到三维脑图谱I上得到然后采用非刚体配准方法将图像配准到三维脑图谱I上，得到一系列变形场矢量fi；步骤二、变形场矢量fi构成一个4阶张量Ai，求解所述张量Ai的均值并令将的估计值用一个低维4阶核心张量和4个基矩阵表示；最小化获得基矩阵的最优解；将变形场矢量构成的张量Ai通过一个低维4阶核心张量以及最优解表示；步骤三、基于获得的Ai对所需配准的图形进行变形，得到SD；步骤四、采用非刚体配准方法将图像SD配准到脑图谱I上。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于高阶统计形变模型的脑图谱与脑图像配准方法，其特征在于，具体过程为：符号定义：令符号F×n表示张量F的模式n矩阵；步骤一、选取大小为Nx×Ny×Nz的三维脑图谱I，选取N幅三维脑图像Mi作为训练样本，i＝1，2，…，N；首先采用仿射配准法，将各三维脑图像Mi配准到三维脑图谱I上，得到N幅图像并记为然后采用非刚体配准方法将图像配准到三维脑图谱I上，若存在失配的情况时，则修改刚体配准方法的配准参数，保证最终将图像都配准到三维脑图谱I上，得到一系列变形场矢量fi，fi的大小为Nx×Ny×Nz×3，且变形场矢量fi构成一个4阶张量Ai；步骤二、求解所述张量Ai的均值并令将的估计值用一个低维4阶核...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：唐宋元，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：