專利名稱：基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種醫(yī)學圖像處理技術領域的方法，具體涉及一種基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法。
背景技術：
圖像導向微創(chuàng)介入治療，是現(xiàn)代生物醫(yī)學工程、生物物理、生物化學、現(xiàn)代信息處理、微電子技術、分子醫(yī)學及臨床醫(yī)學等交叉學科發(fā)展的產(chǎn)物，代表了臨床疾病治療技術的必然發(fā)展方向。圖像導向治療根本目的是用術前或術中醫(yī)學圖像指導目標病灶的靶向治療，幫助醫(yī)生在治療過程中了解目標病灶及其周圍組織的形狀結構及相互關系。對腫瘤病灶的精確跟蹤定位是圖像導向治療的核心問題，當前國際上圖像導向治療研究的發(fā)展趨勢就是努力提高目標病灶的靶向定位跟蹤精度，這也是衡量一個圖像導向治療系統(tǒng)性能優(yōu)劣的根本指標?，F(xiàn)階段臨床早期腫瘤的介入治療對早期腫瘤的定位及靶向動態(tài)跟蹤精度還很不足。由于受呼吸、術中軟組織形變、體位改變等因素影響，術中腫瘤的位置會動態(tài)改變，因此治療中需要實時精確定位及動態(tài)跟蹤早期腫瘤及周圍組織結構的位置變化。而提高早期腫瘤的靶向跟蹤精度，需要解決術中和術前增敏多模式醫(yī)學圖像的配準及形變補償問題。
在圖像導向治療系統(tǒng)中，國內(nèi)外還沒有報道使用多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，使其應用于圖像導向治療中，利用術前術中靶向成像增敏劑的作用，增強術前醫(yī)學成像和術中超聲成像對腫瘤等病灶的成像效果；再引入基于聯(lián)合顯著區(qū)域的非剛性形變配準融合，完成早期腫瘤干預過程中的靶向精確定位和跟蹤。
經(jīng)對現(xiàn)有技術文獻的檢索發(fā)現(xiàn)，美國專利公開號US2001/0007919 A1，
公開日Jul.12，2001，專利名稱“Method and Apparatus for Volumetric ImageNavigation”。該專利強調(diào)了利用術前核磁共振、CT圖像和術中被跟蹤的內(nèi)窺鏡、超聲圖像進行配準，并結合圖像分割和三維模型重建技術，用于手術導航。但該專利沒有提到利用多種模式造影劑對腫瘤目標病灶進行術前和術中成像靶向增敏，在對腫瘤目標病灶的治療過程中，也沒有考慮基于腫瘤目標病灶感興趣顯著區(qū)域，對多模式圖像進行非剛性配準，以準確實時地對腫瘤靶向區(qū)域的治療改變進行動態(tài)跟蹤。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術中的不足，提供一種基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，使其應用于圖像導向治療中，利用術前術中成像增敏劑的作用，增強術前醫(yī)學成像和術中超聲成像對腫瘤等病灶的成像效果；再引入術前和術中增敏圖像基于聯(lián)合顯著區(qū)域的形變配準融合方法，進而對腫瘤目標病灶感興趣區(qū)域進行精確跟蹤定位。
本發(fā)明是通過以下技術方案實現(xiàn)的，本發(fā)明包括以下步驟第一步，獲得術前增敏圖像通過術前成像增敏劑與腫瘤的靶向結合，利用核磁共振醫(yī)學成像手段，獲得對目標病灶區(qū)域及周圍組織結構進行成像增敏的術前核磁共振醫(yī)學圖像。選定該圖像為配準的浮動圖像；第二步，獲得術中增敏圖像術中增敏圖像的獲得是通過超聲成像儀實現(xiàn)的。通過術中超聲成像增敏劑與腫瘤的靶向結合，配合術中可控頻率超聲場對超聲成像增敏劑的激發(fā)作用，獲得能有效增敏目標病灶成像效果的術中三維超聲圖像；選定該圖像為參考圖像，用于實時跟蹤術中目標病灶的改變；第三步，在圖像導向治療時，利用全局剛性變換和腫瘤目標病灶四周局部非剛性變換組合作為形變配準的幾何變換模型，對術前和術中增敏圖像進行基于聯(lián)合顯著區(qū)域的形變配準，而后對術前和術中圖像進行融合，重建出腫瘤病灶區(qū)域的三維可視化模型，對術中腫瘤目標病灶進行精確治療定位；第四步，利用上述基于聯(lián)合顯著區(qū)域的形變配準方法，結合術中超聲成像的運動分析手段，完成對術前核磁共振圖像的運動形變補償，實時更新術中超聲成像和術前核磁共振圖像的配準關系，實時顯示三維超聲成像和術前醫(yī)學圖像在腫瘤病灶及周圍組織結構四周的成像融合效果，進而自動完成腫瘤目標病灶的靶向跟蹤。
所述的術前成像增敏劑，是指根據(jù)所采用的術前成像方法，選用對腫瘤目標病灶進行成像增敏的不同模式造影劑。選用核磁共振成像，可以采用磁性物質組成的、能對腫瘤目標病灶進行成像增敏的核磁共振成像造影劑。
所述的術中超聲成像增敏劑，是指微膠囊造影劑，包括蛋白質空氣微膠囊超聲造影劑、氟碳氣體微膠囊超聲造影劑、可生物降解高分子微膠囊超聲造影劑；微泡超聲造影劑；包膜超聲造影劑等。該成像增敏劑都能與腫瘤病灶精確主動或被動靶向結合，并且能有效提高超聲成像效果。
所述的術中可控頻率超聲場，是指由超聲波發(fā)生器產(chǎn)生，頻率小于5MHz的多頻超聲波。該可控頻率多頻超聲場能激發(fā)超聲造影劑產(chǎn)生局部可控諧振，超聲回波特性改變、局部空化現(xiàn)象等物理化學作用，從而獲得高對比度的三維超聲成像效果。
所述利用全局剛性變換、和腫瘤目標病灶四周局部非剛性變換組合作為形變配準的幾何變換模型，對術前和術中增敏圖像進行基于聯(lián)合顯著區(qū)域的形變配準，是指利用全局剛體變換和多層B樣條自由形變模型組合構成形變的幾何變換模型，然后利用術前和術中多模式成像灰度信息提取聯(lián)合顯著區(qū)域，再基于聯(lián)合顯著區(qū)域的灰度相似性測度，進行非剛性圖像配準。具體實現(xiàn)如下(a)粗配準利用圖像體素為整體特征，采用傳統(tǒng)的圖像配準方法，對兩幅圖像進行粗配準，使圖像的相互重疊程度盡可能大；(b)獲取多分辨率顯著測度圖對獲取的兩種圖像數(shù)據(jù)進行多分辨率金字塔構建，并選用一種測度度量顯著性程度，得到待配準圖像各自的聯(lián)合顯著圖；(c)對當前分辨率尺度，利用相似性分析度量術前和術中多分辨率顯著測度圖中公共顯著區(qū)域的位置和程度，得到待配準圖像之間的聯(lián)合顯著圖。該聯(lián)合顯著圖給出了兩幅圖像間的公共顯著區(qū)域，本發(fā)明中公共顯著區(qū)域即為術前和術中超聲成像增敏后的腫瘤目標病灶區(qū)域。如果該位置點對應圖像的公共顯著區(qū)域，就被設定為目標感興趣區(qū)域，接下來作為重點配準區(qū)域。
聯(lián)合顯著圖的值域被歸一化到
(以下稱為歸一化聯(lián)合顯著值)，它在配準過程中的應用如下如果歸一化聯(lián)合顯著值接近于1，表示待配準圖像在該點具有相似的顯著特征分布，則認定該點是屬于公共顯著區(qū)域，本發(fā)明中腫瘤目標感興趣區(qū)域屬于公共顯著區(qū)域，因此腫瘤目標感興趣區(qū)域聯(lián)合顯著值應是一個趨于1的值，這些公共顯著區(qū)域繼續(xù)參與進一步的配準；如果歸一化聯(lián)合顯著值接近于0，則表示在該點兩幅圖像沒有相對應的顯著特征分布，此點是異常信號，不屬于公共顯著區(qū)域，應當被排除參與下一步的配準過程。這樣就實現(xiàn)了對包括腫瘤目標感興趣區(qū)域在內(nèi)的公共顯著區(qū)域進行重點配準，該重點配準可自適應地排除全局異常信號。這些全局異常信號是沒有在兩幅圖像中都有對應性表示的異常信號特征，這些異常信號包括只有在術前圖像中有顯示的圖像特征，而這些圖像特征由于手術或治療改變就不再在術中圖像中有對應性表示。或者這些全局異常信號只是出現(xiàn)在術中超聲圖像中的異常圖像特征，這些術中異常特征同樣沒有在術前核磁共振圖像中有對應性表示。
其中需要說明的是，可以設定一閾值，將待配準圖像各自的顯著測度值低于閾值的點在聯(lián)合顯著圖中直接賦為0，因為低顯著性的點意味著不包含顯著性特征，無利于配準的進行。
(d)將(c)得到的聯(lián)合顯著圖，融合到聯(lián)合灰度直方圖的統(tǒng)計中，可增強公共顯著區(qū)域在聯(lián)合直方圖統(tǒng)計中的權重，再定義一個基于聯(lián)合灰度直方圖統(tǒng)計計算的灰度相似性測度，在多分辨率計算方案下得到聯(lián)合顯著圖下的最優(yōu)幾何匹配參數(shù)；聯(lián)合顯著圖和聯(lián)合灰度直方圖具體的融合方法如下在統(tǒng)計圖像聯(lián)合灰度直方圖的過程中，由于它與配準變換參數(shù)相關，需要將其中一幅如浮動圖像F變換后與參考圖像R進行統(tǒng)計，如果變換后的位置不在參考圖像規(guī)整坐標網(wǎng)格上，則需要插值計算出該位置處的參考圖像灰度。本發(fā)明使用歸一化聯(lián)合顯著值確定圖像上的每對體素對聯(lián)合灰度直方圖的貢獻權重，即在得到了浮動圖像F與參考圖像R的灰度對(f，r)后，用歸一化聯(lián)合顯著值計入直方圖頻數(shù)h(f，r)中。如果其歸一化聯(lián)合顯著權值很小，這些被判為異常信號或顯著性很小的點就被自動地排除在聯(lián)合灰度直方圖的計算，進而也自適應的排除在配準過程之外。由于腫瘤目標病灶區(qū)域在兩圖像中都有顯著測度表示，因此能將腫瘤目標病灶區(qū)域作為配準的重點感興趣區(qū)域，進行自動集中配準。
(e)利用聯(lián)合顯著圖對兩幅圖像進行配準。采用全局剛性變換組合多層B樣條自由形變模型(multilevel B spines free form deformation)，這里每個體素點的局部形變是由多層次局部形變累加得到；這樣的非剛性變換每變動一次就計算聯(lián)合顯著圖，再統(tǒng)計聯(lián)合顯著圖加權的聯(lián)合灰度直方圖。通過不斷改變變換參數(shù)，使得圖像灰度相似性測度函數(shù)達到最優(yōu)；(f)配準后兩種模式的圖像在同一坐標系下將兩幅圖像的腫瘤病灶區(qū)域融合表達成三維的圖像模型。
本發(fā)明通過利用術前術中成像增敏劑的作用，在提高術前、術中多模式醫(yī)學影像技術對腫瘤病灶進行感興趣增敏的基礎上，利用多模醫(yī)學圖像形變配準技術實時更新術中腫瘤靶向位置改變，從而提高腫瘤等病灶在圖像導向治療空間中的靶向跟蹤精度。在方法設計上，利用了成像增敏劑的造影功能和基于聯(lián)合顯著區(qū)域的形變配準技術的優(yōu)點，對術中腫瘤靶向跟蹤的魯棒性、動態(tài)跟蹤精度及實時效率都能滿足實際需求。本發(fā)明可于腫瘤早期診斷、圖像導向腫瘤早期干預、圖像導向微創(chuàng)手術、圖像導向物理治療等多種場合的定位跟蹤。


圖1是本發(fā)明的流程圖。
圖2是本發(fā)明基于聯(lián)合顯著區(qū)域的形變配準方法的流程圖。
具體實施例方式
下面對本發(fā)明的實施例作詳細說明本實施例在以本發(fā)明技術方案為前提下進行實施，給出了詳細的實施方式和過程，但本發(fā)明的保護范圍不限于下述的實施例。
本實例為應用于對肝臟腫瘤的術中定位跟蹤，其流程圖如圖1所示第一步，獲得術前增敏圖像。通過對病人注射水溶性順磁性分子——錳—DPDP核磁共振成像造影劑，是其與腫瘤病灶精確靶向結合；然后對病人在腹部進行核磁共振成像，獲得對肝臟腫瘤增敏的術前醫(yī)學圖像，成像數(shù)據(jù)量為512*512*120，并確定該圖像為浮動圖像；第二步，獲得術中超聲增敏圖像。首先對病人注射微膠囊類增敏劑，經(jīng)過一段時間后，使增敏劑和肝臟腫瘤病灶精確靶向結合。然后，啟動術中超聲成像設備配合術中可控頻率超聲場對增敏劑進行進一步激發(fā)，對病人采集術中增敏圖像。超聲波發(fā)生器的頻率選擇2～3MHz。選定該圖像為參考圖像，用于實時改變?nèi)诤蠄D像；第三步，在圖像導向治療時，利用全局剛體變換和多層B樣條自由形變模型組合構成形變的幾何變換模型，對術前和術中增敏圖像進行基于聯(lián)合顯著區(qū)域的形變配準，而后對術前和術中圖像進行融合，重建出腫瘤病灶區(qū)域的三維可視化模型，對術中腫瘤目標病灶進行精確治療定位。具體實現(xiàn)如下(a)粗配準。采用基于互信息的圖像配準方法，變換模型取剛體變換模型，優(yōu)化算法選用單純型法；(b)獲取多分辨率顯著測度圖。對獲取的兩種圖像數(shù)據(jù)進行多分辨率金字塔構建；利用以下公式計算每個分辨率尺度下的顯著測度圖。
E(v,l)=Σu∈Nv(I(v,l)-I(u,l))2---(1)]]>特別說明，v＝(x，y，z)是分辨率尺度l下的體素位置，Nv是多分辨率尺度l下的體素v的鄰域，為了得到旋轉不變性能量，本實例所施行的是圓周鄰域，圓周半徑取3，即3*3*3領域；I(v，l)為在分辨率尺度l下的體素v的灰度值，I(u，l)為在分辨率尺度l下體素v的鄰域體素u的灰度值；E(v)即為v點對應的顯著測度值，計算出每個體素位置對應的顯著測度值，即可獲取在一定分辨率尺度下參考圖像和浮動圖像各自的顯著測度圖；在高分辨率l尺度下的顯著區(qū)域檢測方法，是通過累加低分辨率尺度和當前分辨率下的顯著區(qū)域圖而得到。
(c)對當前分辨率尺度l，計算兩粗配準圖像的聯(lián)合顯著圖。這里選取矩相似性分析作為產(chǎn)生聯(lián)合顯著圖的方法。待配準兩幅圖像中每一對重疊體素位置的聯(lián)合顯著值，可在各自的顯著區(qū)域圖上通過矩分析得到各自的慣性矩陣主軸方向向量。如果該位置屬于雙方公共顯著區(qū)域，則此對向量將具有相似性，在數(shù)學上表現(xiàn)為向量間的平行度或相關度。
具體實施過程如下對于兩幅圖像中的每一對重疊體素，以該點為中心計算其鄰域體素(采用(1)中的圓域系統(tǒng))顯著區(qū)域圖的慣性矩陣及特征值和特征向量，記錄最大特征值對應的特征向量。以下式計算得出歸一化聯(lián)合顯著值
W(v)=|eig(vf)Teig(vr)eig(vf)Teig(vf)eig(vr)Teig(vr)|---(2)]]>eig(vf)和eig(vr)分別代表浮動圖像和參考圖像對應點鄰域的顯著測度圖主軸方向向量。這樣依據(jù)(b)得到的多分辨率顯著測度圖，再通過計算顯著測度圖鄰域特征向量的相關度，計算出每一對重疊體素點的歸一化聯(lián)合顯著值，得到聯(lián)合顯著圖其中將在顯著圖中低于0.005倍能量最高值的點直接賦予W(v)為0。
d)將(c)得到的聯(lián)合顯著圖和聯(lián)合灰度直方圖融合，選取歸一化互信息作為配準的相似性測度，計算該相似性測度值。在統(tǒng)計圖像聯(lián)合灰度直方圖的過程中，采用主流的三線性內(nèi)插方法，即在得到了浮動圖像F與參考圖像R的灰度對(f，r)。將(c)中得到的聯(lián)合顯著值計入直方圖頻數(shù)h(f，r)中。
(e)利用聯(lián)合顯著圖對兩幅圖像進行配準。對兩個數(shù)據(jù)集進行非剛性變換，采用全局剛性變換組合多層B樣條自由形變模型，即每個體素位置的形變變換模型采用如下公式T(x，y，z)＝Tglobal(x，y，z)+Tolcal(x，y，z) (3)特別說明，其中T(x，y，z)為兩幅圖像的整體變換參數(shù)，Tglobal(x，y，z)為全局剛性變換參數(shù)，Tlocal(x，y，z)為局部非剛性變換參數(shù)。
這里每個點的局部形變利用一維三次B樣條的三維張量積構成，在多分辨率計算框架下，這里的局部形變模型采用多層B樣條自由形變模型，即Tlocal(x,y,z)=Σh=1HTlocalh(x,y,z)---(4)]]>特別說明，其中H是指B樣條的層數(shù)，Tlocalh(x，y，z)為基于h層的B樣條自由形變模型的非剛性變換參數(shù)。
這里每個體素點的局部形變是由多層次局部形變累加得到。
這樣的非剛性變換每變動一次就計算聯(lián)合顯著圖，再統(tǒng)計聯(lián)合顯著圖加權的聯(lián)合灰度直方圖。通過不斷改變變換參數(shù)，采用遺傳算法使得圖像灰度相似性測度函數(shù)達到最優(yōu)；
實施例中采用前后兩次所得到的最優(yōu)配準參數(shù)的歐拉距離作為終止條件，選取0.00001。
(f)配準后兩種模式的圖像在同一坐標系下將肝臟中的腫瘤區(qū)域的腫瘤、大血管等有用信息表達成三維的圖像模型。
第四步，利用上述形變配準方法，結合術中超聲成像的運動分析手段，實時更新術中超聲成像和術前核磁共振圖像的配準關系，完成對術前圖像的運動形變補償，進而自動完成腫瘤目標病灶的靶向跟蹤。
該實例通過對肝臟腫瘤的術中定位跟蹤，說明該方法能滿足對術中腫瘤靶向跟蹤的魯棒性、動態(tài)跟蹤精度及實時效率的需求。利用對術前核磁共振圖像和術中超聲成像進行感興趣增敏的基礎上，利用全局剛體變換和多層B樣條自由形變模型組合構成形變的幾何變換模型，對術前和術中增敏圖像進行基于聯(lián)合顯著區(qū)域的形變配準，而后對術前和術中圖像進行融合，重建出腫瘤病灶區(qū)域的三維可視化模型，對術中腫瘤目標病灶進行精確治療定位。
權利要求
1.一種基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟第一步，獲得術前增敏圖像通過術前成像增敏劑與腫瘤的靶向結合，利用核磁共振醫(yī)學成像手段，獲得對目標病灶區(qū)域及周圍組織結構進行成像增敏的術前核磁共振醫(yī)學圖像，選定該圖像為配準的浮動圖像；第二步，獲得術中增敏圖像術中增敏圖像是采用超聲成像儀獲得的，通過術中超聲成像增敏劑與腫瘤的靶向結合，配合術中可控頻率超聲場對超聲成像增敏劑的激發(fā)作用，獲得能有效增敏目標病灶成像效果的術中三維超聲圖像，選定該圖像為參考圖像，用于實時跟蹤術中目標病灶的改變；第三步，在圖像導向治療時，利用全局剛性變換和腫瘤目標病灶四周局部非剛性變換組合作為形變配準的幾何變換模型，對術前和術中增敏圖像進行基于聯(lián)合顯著區(qū)域的形變配準，而后對術前和術中圖像進行融合，重建出腫瘤病灶區(qū)域的三維可視化模型，對術中腫瘤目標病灶進行定位；第四步，利用上述基于聯(lián)合顯著區(qū)域的形變配準方法，結合術中超聲成像的運動分析手段，完成對術前核磁共振圖像的運動形變補償，實時更新術中超聲成像和術前圖像的配準關系，實時顯示三維超聲成像和術前醫(yī)學圖像在腫瘤病灶及周圍組織結構四周的成像融合效果，進而自動完成腫瘤目標病灶的靶向跟蹤。
2.根據(jù)權利要求1所述的基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，其特征是，所述第三步中，利用全局剛體變換和多層B樣條自由形變模型組合構成形變的幾何變換模型，然后利用術前和術中多模式成像灰度信息提取聯(lián)合顯著區(qū)域，再基于聯(lián)合顯著區(qū)域的灰度相似性測度，進行非剛性圖像配準。
3.根據(jù)權利要求2所述的基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，其特征是，所述的圖像配準，具體實現(xiàn)如下(a)粗配準利用圖像體素為整體特征，采用傳統(tǒng)的圖像配準方法，對兩幅圖像進行粗配準；(b)獲取多分辨率顯著測度圖對獲取的兩種圖像數(shù)據(jù)進行多分辨率金字塔構建，并選用一種測度度量顯著性程度，得到待配準圖像各自的顯著測度圖；(c)對當前分辨率尺度，利用相似性分析度量術前和術中多分辨率顯著測度圖中公共顯著區(qū)域的位置和程度，得到待配準圖像之間的聯(lián)合顯著圖；(d)利用(c)得到的聯(lián)合顯著圖，融合到聯(lián)合灰度直方圖的統(tǒng)計中，增強公共顯著區(qū)域在聯(lián)合直方圖統(tǒng)計中的權重，再定義一個基于聯(lián)合灰度直方圖統(tǒng)計計算的灰度相似性測度，得到聯(lián)合顯著圖下的最優(yōu)幾何匹配參數(shù)；(e)利用聯(lián)合顯著圖對兩幅圖像進行配準；(f)配準后兩種模式的圖像在同一坐標系下將兩幅圖像的腫瘤病灶區(qū)域融合表達成三維的圖像模型。
4.根據(jù)權利要求3所述的基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，其特征是，所述聯(lián)合顯著圖給出了兩幅圖像間的公共顯著區(qū)域，公共顯著區(qū)域即為術前和術中超聲成像增敏后的腫瘤目標病灶區(qū)域，如果該位置點對應圖像的公共顯著區(qū)域，就被設定為目標感興趣區(qū)域，接下來作為重點配準區(qū)域。
5.根據(jù)權利要求3或4所述的基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，其特征是，所述聯(lián)合顯著圖，其值域被歸一化到
，即歸一化聯(lián)合顯著值，如果歸一化聯(lián)合顯著值接近于1，表示待配準圖像在該點具有相似的顯著特征分布，則認定該點是屬于公共顯著區(qū)域，這些公共顯著區(qū)域繼續(xù)參與進一步的配準；如果歸一化聯(lián)合顯著值接近于0，則表示在該點兩幅圖像沒有相對應的顯著特征分布，此點是異常信號，不屬于公共顯著區(qū)域，被排除參與下一步的配準過程。
6.根據(jù)權利要求5所述的基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，其特征是，在進行配準時，設定一閾值，將待配準圖像各自的顯著測度值低于閾值的點在聯(lián)合顯著圖中直接賦為0。
7.根據(jù)權利要求1所述的基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，其特征是，所述的將聯(lián)合顯著圖融合到聯(lián)合灰度直方圖的統(tǒng)計中，具體融合方法為使用歸一化聯(lián)合顯著值確定圖像上的每對體素對聯(lián)合灰度直方圖的貢獻權重，即在得到了浮動圖像F與參考圖像R的灰度對(f，r)后，用歸一化聯(lián)合顯著值計入直方圖頻數(shù)h(f，r)中；如果其歸一化聯(lián)合顯著權值很小，這些被判為異常信號或顯著性很小的點就被自動地排除在聯(lián)合灰度直方圖的計算，進而也自適應的排除在配準過程之外。
8.根據(jù)權利要求3所述的基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，其特征是，所述利用聯(lián)合顯著圖對兩幅圖像進行配準，是指對兩個數(shù)據(jù)集進行非剛性變換，采用全局剛性變換組合多層B樣條自由形變模型，即每個體素位置的形變變換模型采用如下公式T(x，y，z)＝Tglobal(x，y，z)+Tlocal(x，y，z)，其中T(x，y，z)為兩幅圖像的整體變換參數(shù)，Tglobal(x，y，z)為全局剛性變換參數(shù)，Tlocal(x，y，z)為局部非剛性變換參數(shù)；這里每個點的局部形變利用一維三次B樣條的三維張量積構成，在多分辨率計算框架下，這里的局部形變模型采用多層B樣條自由形變模型，即Tlocal(x,y,z)=Σh=1HTlocalh(x,y,z)]]>其中，H是指B樣條的層數(shù)，Tlocalh(x，y，z)為基于h層的B樣條自由形變模型的非剛性變換參數(shù)；這里每個體素點的局部形變是由多層次局部形變累加得到。
9.根據(jù)權利要求1所述的基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，其特征是，所述的術前成像增敏劑，是指選用核磁共振成像，采用磁性物質組成的、能對腫瘤目標病灶進行成像增敏的核磁共振成像造影劑；所述的術中超聲成像增敏劑，是指蛋白質空氣微膠囊超聲造影劑、氟碳氣體微膠囊超聲造影劑、可生物降解高分子微膠囊超聲造影劑、微泡超聲造影劑、包膜超聲造影劑中的一種。
10.根據(jù)權利要求1所述的基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，其特征是，所述的術中可控頻率超聲場，是由超聲波發(fā)生器產(chǎn)生，頻率小于5MHz的多頻超聲波。
全文摘要
一種基于多模式增敏成像融合的早期腫瘤定位跟蹤方法，屬于醫(yī)學圖像處理領域。本發(fā)明包括獲得腫瘤目標病灶成像增敏的術前醫(yī)學圖像；獲得腫瘤目標病灶成像增敏的術中超聲增敏圖像；在圖像導向治療時，利用全局剛性變換和腫瘤目標病灶四周局部非剛性變換組合作為形變配準的幾何變換模型，對術前和術中增敏圖像進行基于聯(lián)合顯著區(qū)域的形變配準，而后對術前和術中圖像進行融合，重建出腫瘤病灶區(qū)域的三維可視化模型；利用上述形變配準方法，完成術前圖像的運動形變補償，進而自動完成腫瘤目標病灶的靶向跟蹤。本發(fā)明可于腫瘤早期診斷、圖像導向腫瘤早期干預、圖像導向微創(chuàng)手術、圖像導向物理治療等多種場合。
文檔編號G06T5/00GK101053531SQ20071004075
公開日2007年10月17日 申請日期2007年5月17日 優(yōu)先權日2007年5月17日
發(fā)明者秦斌杰, 羅肖 申請人:上海交通大學