用于改進(jìn)多模態(tài)圖像融合中的配準(zhǔn)準(zhǔn)確度的智能標(biāo)志選擇的制作方法
【專利摘要】用于圖像配準(zhǔn)的系統(tǒng)和方法包括被配置為識(shí)別第一圖像(110)的內(nèi)部標(biāo)志的圖像特征檢測(cè)模塊(116)。圖像配準(zhǔn)和變換模塊(118)被配置為使用處理器來計(jì)算配準(zhǔn)變換，以基于表面標(biāo)志將第二圖像(112)與所述第一圖像配準(zhǔn)，以得到經(jīng)配準(zhǔn)的圖像。標(biāo)志識(shí)別模塊(120)被配置為使用所述配準(zhǔn)變換將所述內(nèi)部標(biāo)志覆蓋到所述第二圖像上、將覆蓋的標(biāo)志中的每個(gè)包圍在虛擬對(duì)象內(nèi)以在所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中識(shí)別對(duì)應(yīng)的標(biāo)志對(duì)、并且使用具有識(shí)別出的標(biāo)志的所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像來將所述第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)。
【專利說明】用于改進(jìn)多模態(tài)圖像融合中的配準(zhǔn)準(zhǔn)確度的智能標(biāo)志選擇

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本公開涉及成像工具，并且更具體而言，涉及用于具有改進(jìn)的準(zhǔn)確度的多模態(tài)圖 像配準(zhǔn)的系統(tǒng)和方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 對(duì)于多模態(tài)圖像配準(zhǔn)，使用傳統(tǒng)的基于亮度的方法通常是不合適的，這是因?yàn)椴?同的圖像模態(tài)可能呈現(xiàn)不同的對(duì)比度和解剖結(jié)構(gòu)。作為替代，一般使用基于特征的方法，其 依賴于從分割采集的表面標(biāo)志和內(nèi)部標(biāo)志。基于表面的配準(zhǔn)技術(shù)中的關(guān)鍵問題是該技術(shù)嚴(yán) 重取決于分割結(jié)果的準(zhǔn)確度。在具有低信號(hào)噪聲比的成像模態(tài)（例如超聲）中，分割的準(zhǔn) 確度通常是不可靠的。因此，優(yōu)選使用表面標(biāo)志和內(nèi)部標(biāo)志兩者。能夠容易地基于對(duì)器官 邊界的分割來提取表面標(biāo)志，而可能更難對(duì)內(nèi)部標(biāo)志進(jìn)行定位，不管是人工地還是自動(dòng)地。 然而，由于圖像的特性的不同，難以在不同模態(tài)的圖像之間確定標(biāo)志對(duì)。盡管在許多情況下 對(duì)于標(biāo)志對(duì)的人工選擇是優(yōu)選的，但是人工選擇是主觀的并且是不一致的。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 根據(jù)本發(fā)明的原理，提供了用于選擇不同模態(tài)的圖像中的標(biāo)志對(duì)的新穎的解決方 案。對(duì)標(biāo)志對(duì)的選擇包括確定配準(zhǔn)變換以基于表面標(biāo)志來將運(yùn)動(dòng)的圖像與靜態(tài)圖像配準(zhǔn)。 使用所述配準(zhǔn)變換將在所述靜態(tài)圖像上識(shí)別出的內(nèi)部標(biāo)志覆蓋到經(jīng)配準(zhǔn)的圖像上。將每個(gè) 覆蓋的標(biāo)志包圍在球或其他對(duì)象內(nèi)以幫助在經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中識(shí)別對(duì)應(yīng)的標(biāo)志對(duì)。使用所述 配準(zhǔn)變換的逆變換來將在經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中識(shí)別出的所述標(biāo)志變換回所述運(yùn)動(dòng)的圖像。將所 述運(yùn)動(dòng)的圖像與所述靜態(tài)圖像非剛性地配準(zhǔn)。有利地，本原理提供了對(duì)對(duì)應(yīng)的內(nèi)部標(biāo)志對(duì) 進(jìn)行定位的指導(dǎo)。本原理中對(duì)表面標(biāo)志和內(nèi)部標(biāo)志兩者的使用改進(jìn)了配準(zhǔn)準(zhǔn)確度。
[0004] 一種用于圖像配準(zhǔn)的系統(tǒng)包括被配置為識(shí)別第一圖像的內(nèi)部標(biāo)志的圖像特征檢 測(cè)模塊。圖像配準(zhǔn)和變換模塊被配置為使用處理器來計(jì)算配準(zhǔn)變換，以基于表面標(biāo)志將第 二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)，以得到經(jīng)配準(zhǔn)的圖像。標(biāo)志識(shí)別模塊被配置為：使用所述配準(zhǔn) 變換將所述內(nèi)部標(biāo)志覆蓋到所述第二圖像上，將覆蓋的標(biāo)志中的每個(gè)包圍在虛擬對(duì)象內(nèi)以 在所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中識(shí)別對(duì)應(yīng)的標(biāo)志對(duì)，并且使用具有識(shí)別出的標(biāo)志的所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖 像來將所述第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)。
[0005] -種用于圖像配準(zhǔn)的方法包括識(shí)別第一圖像的內(nèi)部標(biāo)志。使用處理器來計(jì)算配準(zhǔn) 變換，以基于表面標(biāo)志將第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)，以得到經(jīng)配準(zhǔn)的圖像。使用所述配 準(zhǔn)變換來將所述內(nèi)部標(biāo)志覆蓋到所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像上。將覆蓋的標(biāo)志包圍在虛擬對(duì)象內(nèi)以 在所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中識(shí)別對(duì)應(yīng)的標(biāo)志對(duì)。使用具有識(shí)別出的標(biāo)志的所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像來 將所述第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)。
[0006] -種用于圖像配準(zhǔn)的方法包括將第二圖像與第一圖像剛性地配準(zhǔn)。使用處理器來 識(shí)別所述第一圖像和所述第二圖像的內(nèi)部特征，以測(cè)量所述第一圖像和所述第二圖像的相 似性，以選擇剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)中的一個(gè)。使用所選擇的剛性配準(zhǔn)或非剛性配準(zhǔn)來將 所述第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0007] 本公開將參考以下附圖詳細(xì)提出對(duì)優(yōu)選的實(shí)施例的以下說明，其中：
[0008] 圖1是示出了根據(jù)一個(gè)說明性實(shí)施例的、用于用來識(shí)別一致的標(biāo)志對(duì)的智能標(biāo)志 選擇的系統(tǒng)的方框/流程圖；
[0009] 圖2圖示了根據(jù)一個(gè)說明性實(shí)施例的用于選擇表面標(biāo)志的球選擇器系統(tǒng)；
[0010] 圖3示出了根據(jù)一個(gè)說明性實(shí)施例的感興趣區(qū)域選擇系統(tǒng)的輪廓；
[0011] 圖4示出了根據(jù)一個(gè)說明性實(shí)施例的、用于用來識(shí)別一致的標(biāo)志對(duì)的智能標(biāo)志選 擇的方法；
[0012] 圖5是示出了根據(jù)一個(gè)說明性實(shí)施例的、用于用來識(shí)別一致的標(biāo)志對(duì)的智能標(biāo)志 選擇的方法的方框/流程圖；
[0013] 圖6是示出了根據(jù)一個(gè)說明性實(shí)施例的用于針對(duì)配準(zhǔn)選擇感興趣區(qū)域的方法的 方框/流程圖；并且
[0014] 圖7是示出了根據(jù)一個(gè)說明性實(shí)施例的、用于選擇最優(yōu)配準(zhǔn)方法的方法的方框/ 流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0015] 根據(jù)本發(fā)明的原理，系統(tǒng)、裝置和方法的實(shí)施例提供了用來改進(jìn)多模態(tài)圖像融合 中的配準(zhǔn)準(zhǔn)確度的智能標(biāo)志選擇。該智能標(biāo)志選擇協(xié)助用戶選擇不同模態(tài)的圖像之間的一 致的標(biāo)志對(duì)以改進(jìn)配準(zhǔn)準(zhǔn)確度。在一個(gè)實(shí)施例中，智能標(biāo)志選擇包括確定配準(zhǔn)變換以基于 表面標(biāo)志來將運(yùn)動(dòng)的圖像與靜態(tài)圖像配準(zhǔn)，其中，靜態(tài)圖像和運(yùn)動(dòng)的圖像是來自不同模態(tài) 的。使用配準(zhǔn)變換來將靜態(tài)圖像上識(shí)別出的內(nèi)部標(biāo)志覆蓋到經(jīng)配準(zhǔn)的圖像上。將每個(gè)覆蓋 的標(biāo)志包圍在球或其他對(duì)象內(nèi)以幫助在經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中識(shí)別對(duì)應(yīng)的標(biāo)志對(duì)。使用配準(zhǔn)變換 的逆變換將經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中識(shí)別出的標(biāo)志變換回運(yùn)動(dòng)的圖像。將運(yùn)動(dòng)的圖像與靜態(tài)圖像非 剛性地配準(zhǔn)。本原理中對(duì)表面標(biāo)志和內(nèi)部標(biāo)志兩者的使用改進(jìn)了準(zhǔn)確度。
[0016] 在另一個(gè)實(shí)施例中，能夠通過將配準(zhǔn)限制到特定的感興趣區(qū)域來改進(jìn)初始配準(zhǔn)。 可以由用戶通過以下來規(guī)定感興趣區(qū)域，例如：i)人工地確定感興趣區(qū)域；ii)從患者特異 的圖集選擇感興趣區(qū)域；以及iii)將所有標(biāo)志用于配準(zhǔn)。人工地確定感興趣區(qū)域可以包 括：i)人工地選擇表面標(biāo)志或指定感興趣區(qū)域；以及ii)設(shè)定具體的閾值以過濾不想要的 標(biāo)志。由于用戶可以以特定的組合來使用選項(xiàng)以實(shí)現(xiàn)最好的結(jié)果，所以這些選項(xiàng)不互相排 除。通過將配準(zhǔn)限制到圖像中特定的感興趣區(qū)域，在局部部位中實(shí)現(xiàn)了更好的配準(zhǔn)的準(zhǔn)確 度。
[0017] 在又一個(gè)實(shí)施例中，能夠通過在剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)之間最優(yōu)地做出選擇來進(jìn) 一步改進(jìn)初始配準(zhǔn)。選擇最優(yōu)的配準(zhǔn)方法包括首先剛性地將運(yùn)動(dòng)的圖像與靜態(tài)圖像配準(zhǔn)， 并且從圖像提取內(nèi)部特征以評(píng)估圖像的相似度。內(nèi)部特征提取可以包括應(yīng)用度量，例如解 剖標(biāo)志對(duì)之間的距離和Dice相似度系數(shù)?；谠摱攘縼砣斯さ鼗蜃詣?dòng)地選擇剛性配準(zhǔn)或 非剛性配準(zhǔn)。自動(dòng)地選擇配準(zhǔn)方法包括應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)引擎以基于提取的特征來預(yù)測(cè)非剛性 配準(zhǔn)的性能。有利地，最優(yōu)地選擇剛性配準(zhǔn)或非剛性配準(zhǔn)為用戶提供了圖像融合的最好的 質(zhì)量。
[0018] 能夠通過使用專用硬件以及能夠與合適的軟件相關(guān)聯(lián)地執(zhí)行軟件的硬件來提供 附圖中示出的各個(gè)元件的功能。當(dāng)由處理器來提供功能時(shí)，能夠由單個(gè)專用處理器、由單個(gè) 共享處理器或由其中一些能夠被共享的多個(gè)獨(dú)立處理器來提供功能。而且，對(duì)術(shù)語"處理 器"或"控制器"的明確的使用不應(yīng)被解釋為排他地指代能夠執(zhí)行軟件的硬件，并且能夠暗 含地包括但不限于，數(shù)字信號(hào)處理器（"DSP"）硬件、用于存儲(chǔ)軟件的只讀存儲(chǔ)器（"ROM")、 隨機(jī)存取存儲(chǔ)器、非易失性存儲(chǔ)器等。
[0019] 而且，本文記載原理、方面和本發(fā)明的實(shí)施例及其具體范例的所有陳述旨在包括 其結(jié)構(gòu)等價(jià)方案和功能等價(jià)方案兩者。此外，旨在使這樣的等價(jià)方案包括目前已知的等價(jià) 方案以及將來發(fā)展出的等價(jià)方案（即發(fā)展出的執(zhí)行相同的功能的任何元件，而不論其結(jié)構(gòu) 如何）兩者。因此，例如，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)意識(shí)到本文提出的方框圖表示說明性系統(tǒng)部 件的概念性視圖和/或?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明的原理的電路圖。相似地，應(yīng)當(dāng)意識(shí)到任何流程圖表、流 程圖等表示各個(gè)過程，這些過程可以基本在計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)媒體中表示并且因此由這樣的 計(jì)算機(jī)或處理器執(zhí)行，不論是否明確示出了計(jì)算機(jī)或處理器。
[0020] 此外，本發(fā)明的原理的實(shí)施例可以采取能夠從計(jì)算機(jī)可用或計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì) 訪問的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式，所述計(jì)算機(jī)可用或計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)提供由計(jì)算機(jī)或任 何指令執(zhí)行系統(tǒng)使用或結(jié)合計(jì)算機(jī)或任何指令執(zhí)行系統(tǒng)使用的程序代碼。出于這種說明的 目的，計(jì)算機(jī)可用或計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)能夠是可以包括、存儲(chǔ)、傳送、傳播或輸送由指令 執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備使用或結(jié)合指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備使用的程序的任何裝置。所述 介質(zhì)可以是電子、磁性、光學(xué)、電磁、紅外線或半導(dǎo)體系統(tǒng)（或裝置或設(shè)備）或者傳播介質(zhì)。 計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)的范例包括半導(dǎo)體或固態(tài)存儲(chǔ)器、磁帶、可移動(dòng)計(jì)算機(jī)磁盤、隨機(jī)存取存儲(chǔ) 器（RAM)、只讀存儲(chǔ)器（ROM)、硬磁盤和光盤。光盤的當(dāng)前的范例包括只讀光盤（CD-ROM)、讀 /寫光盤（CD-R/W)、DVD和藍(lán)光盤TM(BD)。
[0021] 現(xiàn)在參考附圖，其中，相似的附圖標(biāo)記表示相同或相似的元件，并且首先參考圖1， 說明性地描繪了根據(jù)一個(gè)實(shí)施例的用于智能標(biāo)志選擇的系統(tǒng)100,其中，所述智能標(biāo)志選擇 用于協(xié)助用戶（例如放射醫(yī)師）從通過不同模態(tài)掃描的圖像選擇一致的標(biāo)志對(duì)以改進(jìn)配準(zhǔn) 準(zhǔn)確度。系統(tǒng)100可以包括工作站或控制臺(tái)106,利用工作站或控制臺(tái)106來監(jiān)督并且管 理配準(zhǔn)。工作站106優(yōu)選地包括一個(gè)或多個(gè)處理器130以及用于存儲(chǔ)程序和應(yīng)用的存儲(chǔ)器 108。應(yīng)當(dāng)理解，可以將系統(tǒng)100的功能和部件整合到一個(gè)或多個(gè)工作站或系統(tǒng)中。
[0022] 存儲(chǔ)器108可以存儲(chǔ)來自儀器A 102的靜態(tài)圖像110和來自儀器B 104的運(yùn)動(dòng) 的圖像112。儀器A 102和儀器B 104可以包括任何成像設(shè)備，例如但不限于，磁共振成像 (MRI)系統(tǒng)、熒光檢查系統(tǒng)、計(jì)算斷層攝影（CT)系統(tǒng)、超聲系統(tǒng)等。在優(yōu)選的實(shí)施例中，儀器 A 102和儀器B 104是來自不同模態(tài)的。系統(tǒng)100協(xié)助用戶從分別來自儀器A 102和儀器 B 104的圖像110和圖像112選擇一致的標(biāo)志對(duì)以改進(jìn)配準(zhǔn)準(zhǔn)確度。
[0023] 工作站106可以包括用于觀看圖像110和圖像12的一個(gè)或多個(gè)顯示器126。顯示 器126還可以允許用戶與工作站106及它的部件和功能進(jìn)行交互。這是由用戶接口 128來 進(jìn)一步促進(jìn)的，其中，用戶接口 128可以包括鍵盤、鼠標(biāo)、操縱桿或用來允許用戶與工作站 106交互的任何其他外圍設(shè)備或控制器。
[0024] 計(jì)算機(jī)實(shí)施的程序114被存儲(chǔ)在工作站106的存儲(chǔ)器108中。程序114包括用來 檢測(cè)并且識(shí)別儀器A 102的模態(tài)的靜態(tài)圖像110的內(nèi)部標(biāo)志的圖像特征檢測(cè)模塊116。應(yīng) 當(dāng)注意到，可以人工地或自動(dòng)地執(zhí)行模塊116中的內(nèi)部標(biāo)志檢測(cè)。模塊116中的人工特征 檢測(cè)可以采用對(duì)顯示器126和用戶接口 128的使用來與工作站106交互。模塊116中的自 動(dòng)特征檢測(cè)可以采用尺度不變特征轉(zhuǎn)換（SIFT)方法或快速魯棒特征（SURF)方法來檢測(cè)特 征。也預(yù)期其他方法。
[0025] 程序114包括用來確定配準(zhǔn)變換以基于表面標(biāo)志來將儀器B 104的模態(tài)的運(yùn)動(dòng)的 圖像112與儀器A 102的模態(tài)的靜態(tài)圖像110配準(zhǔn)的圖像配準(zhǔn)和變換模塊118。在一個(gè)特 別有用的實(shí)施例中，配準(zhǔn)可以包括將配準(zhǔn)限制到特定的感興趣區(qū)域。通過限制配準(zhǔn)區(qū)域，對(duì) 于局部部位改進(jìn)了配準(zhǔn)的準(zhǔn)確度。存在用戶可以根據(jù)本原理來制定感興趣區(qū)域的若干方 式。例如用戶可以：i)人工地確定配準(zhǔn)區(qū)域；ii)從預(yù)設(shè)的圖集選擇區(qū)域并且只將區(qū)域里面 的標(biāo)志用于進(jìn)一步的配準(zhǔn)；或者iii)將所有表面標(biāo)志用于配準(zhǔn)，這可以是一個(gè)實(shí)施例中的 默認(rèn)選項(xiàng)。也預(yù)期制定感興趣區(qū)域的其他方法。應(yīng)當(dāng)注意到，這些選項(xiàng)不互相排除。用戶 可以以特定的組合來使用選項(xiàng)以得到最好的結(jié)果。
[0026] 可以通過人工地勾畫表面標(biāo)志或感興趣區(qū)域來實(shí)現(xiàn)用于配準(zhǔn)的對(duì)感興趣區(qū)域的 人工選擇。在一個(gè)實(shí)施例中，用戶可以使用例如球形的球選擇器替代逐個(gè)拾取標(biāo)志來在三 維（3D)空間中人工地選擇表面標(biāo)志。應(yīng)當(dāng)理解本原理不限于球形的球選擇器，而可以是任 何形狀的選擇器。參考一下圖2,說明性地描繪了球選擇器系統(tǒng)200。用戶能夠調(diào)節(jié)球選擇 器202的半徑（例如左擊+滾動(dòng)）并且將選擇（例如雙左擊）或去選擇（例如雙右擊）球 選擇器202里面所有表面標(biāo)志204。
[0027] 在另一個(gè)實(shí)施例中，用戶可以人工地畫出感興趣區(qū)域的輪廓以勾畫解剖標(biāo)志。參 考一下圖3,說明性地描繪了基于感興趣區(qū)域選擇系統(tǒng)300的解剖標(biāo)志。用戶人工地畫出 302感興趣區(qū)域306的輪廓以針對(duì)配準(zhǔn)選擇標(biāo)志304。這可以包括對(duì)顯示器126和用戶接 口 128的使用。只將畫出輪廓302的感興趣區(qū)域306內(nèi)的表面標(biāo)志304用在配準(zhǔn)中。
[0028] 在又一個(gè)實(shí)施例中，基于自動(dòng)閾值在感興趣區(qū)域內(nèi)選擇標(biāo)志。對(duì)于運(yùn)動(dòng)的圖像112 中的各個(gè)標(biāo)志，確定到靜態(tài)圖像110中的各個(gè)標(biāo)志的距離，并且對(duì)于運(yùn)動(dòng)的圖像112中的各 個(gè)標(biāo)志度確定最短距離。用戶接著能夠?yàn)樽疃叹嚯x指定閾值，并且最短距離大于閾值的所 有標(biāo)志將會(huì)被排除。這樣的閾值假設(shè)了用于配準(zhǔn)的兩個(gè)體積已經(jīng)被剛性地對(duì)準(zhǔn)并且不一致 的分割主要對(duì)應(yīng)于具有大的最短距離的標(biāo)志，在例如前列腺經(jīng)直腸超聲（TRUS)融合的情 況下是這種情況。閾值處理還可以是基于體積內(nèi)的窄范圍的，使得用戶指定該窄范圍并且 排除該范圍外面的標(biāo)志。
[0029] 根據(jù)另一實(shí)施例，能夠通過從患者特異的圖集選擇區(qū)域來選擇感興趣區(qū)域。生成 患者特異的圖集可以包括：1)通過求若干人工分割的平均來一起生成模板分割和預(yù)設(shè)的 圖集；2)使該模板變形以匹配患者特異的分割；3)將變形的模板圖集應(yīng)用到患者特異的分 割上；并且4)分離基于應(yīng)用的圖集的表面標(biāo)志。預(yù)設(shè)的圖集的選定區(qū)域里面的標(biāo)志將被用 于進(jìn)一步的配準(zhǔn)。
[0030] 返回參考圖1，程序114的圖像配準(zhǔn)和變換模塊118將儀器B 104的模態(tài)的運(yùn)動(dòng)的 圖像112與儀器A 102的模態(tài)的靜態(tài)圖像110配準(zhǔn)?；趹?yīng)用和興趣器官，配準(zhǔn)可以是剛 性的或非剛性的。在特別有用的實(shí)施例中，圖像配準(zhǔn)和變換模塊118包括用于選擇最優(yōu)配 準(zhǔn)方法（例如剛性配準(zhǔn)或非剛性配準(zhǔn)）的決策支持。將運(yùn)動(dòng)的圖像112與靜態(tài)圖像110剛 性地配準(zhǔn)，并且提取內(nèi)部特征以評(píng)估兩幅圖像的相似度。對(duì)于多模態(tài)圖像融合，亮度范圍和 圖像對(duì)比都能夠是非常不同的。例如，MRI中可見的特定標(biāo)志在超聲對(duì)比下可以是也可以 不是可見的。這樣，使用在單模態(tài)配準(zhǔn)中使用的傳統(tǒng)方法（例如共有信息方法或均方標(biāo)準(zhǔn) 差方法）來測(cè)量相似度一般是不實(shí)際的。作為替代，基于內(nèi)部解剖結(jié)構(gòu)的特征更合適。
[0031] 可以自動(dòng)地或人工地完成基于剛性對(duì)準(zhǔn)的圖像的對(duì)內(nèi)部特征的特征提取。內(nèi) 部特征提取可以使用兩個(gè)或更多個(gè)度量以理解內(nèi)部特征的內(nèi)部翹曲。例如可以應(yīng)用以 下度量：1)解剖標(biāo)志對(duì)之間的距離；以及2)Dice相似度系數(shù)，其中能夠通過2*|A1交集 A2|/|A1| + |A2|)來計(jì)算Dice相似度系數(shù)，其中A1和A2是兩個(gè)分割體積。也預(yù)期其他度 量。例如，度量可以考慮內(nèi)部形態(tài)學(xué)特征和它們的變形圖樣。
[0032] 基于這些度量，能夠人工地或自動(dòng)地選擇剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)中的一個(gè)。自動(dòng) 確定可以包括用來方便這種決策制定過程的機(jī)器學(xué)習(xí)引擎。機(jī)器學(xué)習(xí)引擎首先經(jīng)歷基于訓(xùn) 練數(shù)據(jù)集對(duì)的集合的訓(xùn)練過程，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)的集合具有一組足夠多樣的度量。例如， 可以使用諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)引擎在剛性配 準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)之間做出選擇?？梢赃M(jìn)一步訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)引擎以相同的方式來確定用于做 出最好的決定的特征和度量的最優(yōu)集合。得到的決定將是對(duì)基于提取的特征的非剛性配準(zhǔn) 的性能的預(yù)測(cè)。在推薦非剛性配準(zhǔn)的又一個(gè)實(shí)施例中，評(píng)估全體積配準(zhǔn)是否優(yōu)于部分配準(zhǔn)。 在部分配準(zhǔn)中，只將圖像體積的一部分正確地配準(zhǔn)，而剩下的可以配準(zhǔn)或可以不配準(zhǔn)。
[0033] 返回參考圖1，一旦程序114的圖像配準(zhǔn)和變換模塊118將儀器B 104的模態(tài)的 運(yùn)動(dòng)的圖像112與儀器A 102的模態(tài)的靜態(tài)圖像110配準(zhǔn)，則基于利用初始配準(zhǔn)來計(jì)算的 配準(zhǔn)變換將圖像特征檢測(cè)模塊116中找到的圖像110的內(nèi)部標(biāo)志覆蓋到儀器B 104的經(jīng)配 準(zhǔn)的圖像上。因?yàn)槌上衲B(tài)的特性，可能難以對(duì)儀器B 104的模態(tài)中的內(nèi)部標(biāo)志進(jìn)行定位。 將經(jīng)配準(zhǔn)的圖像上每個(gè)覆蓋的標(biāo)志包圍在虛擬對(duì)象內(nèi)以幫助用戶對(duì)標(biāo)志對(duì)進(jìn)行定位。所述 虛擬對(duì)象可以具有用戶定義的尺寸。在優(yōu)選的實(shí)施例中，所述虛擬對(duì)象是具有用戶定義的 半徑的球。
[0034] 現(xiàn)在參考圖4,根據(jù)一個(gè)實(shí)施例說明性地描繪了包圍在球400內(nèi)的標(biāo)志。由具有 給定的半徑的球402將每個(gè)覆蓋的標(biāo)志404包圍起來以幫助用戶找到儀器B 104的模態(tài)中 的對(duì)應(yīng)的標(biāo)志。圖1的標(biāo)志識(shí)別模塊120可以執(zhí)行球里面的標(biāo)志識(shí)別，球里面的標(biāo)志識(shí)別 可以包括用戶的人工識(shí)別或使用諸如SIFT或SURF的圖像分析算法的自動(dòng)識(shí)別。用戶可以 指定所述半徑并且決定顯示所有的感興趣的點(diǎn)還是只顯示一個(gè)點(diǎn)。儀器A 102的模態(tài)的圖 像110中存在的解剖結(jié)構(gòu)中的一些可以不存在于儀器B 104的模態(tài)的經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中。這 樣，用戶可以能夠去除存在于這樣的區(qū)域中的標(biāo)志。
[0035] 圖像配準(zhǔn)和變換模塊118接著將儀器B 104的模態(tài)的經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中的對(duì)應(yīng)的標(biāo) 志變換回儀器B 104的模態(tài)的運(yùn)動(dòng)的圖像112。這基于初始配準(zhǔn)的變換的逆變換。最終，圖 像配準(zhǔn)和變換模塊118通過將表面標(biāo)志和內(nèi)部標(biāo)志兩者組合起來將儀器B 104的模態(tài)的圖 像112與儀器A 102的模態(tài)的圖像110非剛性地配準(zhǔn)。
[0036] 如上面所提及，一種模態(tài)中的標(biāo)志在另一種模態(tài)中是難以被定位的。用于智能標(biāo) 志選擇的系統(tǒng)100協(xié)助用戶從通過不同模態(tài)掃描的圖像選擇一致的標(biāo)志對(duì)。具體地，系統(tǒng) 100采用表面標(biāo)志和內(nèi)部標(biāo)志兩者來改進(jìn)配準(zhǔn)準(zhǔn)確度。
[0037] 現(xiàn)在參考圖5,根據(jù)一個(gè)實(shí)施例說明性地描繪了用于用來識(shí)別一致的標(biāo)志對(duì)的智 能標(biāo)志選擇的方法500。在方框502中，從第一儀器和第二儀器分別提供第一（即靜態(tài)）圖 像和第二（即運(yùn)動(dòng)的）圖像。第一儀器和第二儀器可以包括任何成像設(shè)備，例如但不限于， MRI系統(tǒng)、突光檢查系統(tǒng)、CT系統(tǒng)、超聲系統(tǒng)等。在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施例中，第一儀器和第二儀 器是不同模態(tài)的。用于智能標(biāo)志選擇的方法500協(xié)助用戶在第一圖像與第二圖像之間選擇 一致的標(biāo)志對(duì)以改進(jìn)配準(zhǔn)準(zhǔn)確度。在一個(gè)實(shí)施例中，第一圖像具有更好的分辨率和對(duì)解剖 結(jié)構(gòu)的勾畫。因此在方框504中識(shí)別第一圖像的內(nèi)部標(biāo)志。對(duì)內(nèi)部標(biāo)志的識(shí)別可以包括人 工識(shí)別或自動(dòng)識(shí)別?？梢酝ㄟ^諸如SIFT或SURF的特征檢測(cè)方法來完成對(duì)內(nèi)部標(biāo)志的自動(dòng) 識(shí)別。也預(yù)期特征檢測(cè)的其他方法。在方框506中，確定配準(zhǔn)變換以基于表面標(biāo)志來將第 二圖像與第一圖像配準(zhǔn)。
[0038] 在一個(gè)特別有用的實(shí)施例中，配準(zhǔn)可以包括將配準(zhǔn)區(qū)域限制到特定的感興趣區(qū) 域。在臨床應(yīng)用中，用戶可能只對(duì)特定的局部圖像部位感興趣。例如基于對(duì)術(shù)前MRI的診 斷，病灶活組織檢查可能只集中在前列腺的后部部位。在這種情況下，前部區(qū)域中的配準(zhǔn)準(zhǔn) 確度可能是與程序不相關(guān)的，而后部區(qū)域中的配準(zhǔn)準(zhǔn)確度更加相關(guān)。現(xiàn)在參考圖6,說明性 地描繪了根據(jù)一個(gè)實(shí)施例的用于為配準(zhǔn)選擇感興趣區(qū)域的方法600。方法600將配準(zhǔn)限制 到特定的感興趣區(qū)域，從而在該局部部位中具有更好的配準(zhǔn)的準(zhǔn)確度。在方框602中，存在 用來選擇感興趣區(qū)域的一定數(shù)量的方法。用于確定感興趣區(qū)域的配準(zhǔn)選項(xiàng)可以包括在方框 604中人工地選擇感興趣區(qū)域、在方框610中從患者特異的圖集選擇感興趣區(qū)域、以及在方 框612中選擇圖像中的所有表面標(biāo)志。在一個(gè)實(shí)施例中，選擇圖像中的所有表面標(biāo)志（方 框612)是默認(rèn)選項(xiàng)。也預(yù)期制定感興趣區(qū)域的其他方法。例如，用戶可以通過指示相關(guān)的 解剖位置（例如前部或后部）來指定感興趣區(qū)域。應(yīng)當(dāng)注意到這些選項(xiàng)不互相排除。用戶 可以以特定的組合來使用選項(xiàng)以實(shí)現(xiàn)期望的結(jié)果。
[0039] 在方框606中，對(duì)感興趣區(qū)域的人工選擇可以包括勾畫。在一個(gè)實(shí)施例中，使用球 形的球選擇器來執(zhí)行勾畫以在3D空間中選擇表面標(biāo)志。應(yīng)當(dāng)注意到，球選擇器不限于球 形，而可以是任何形狀的。用戶可以能夠調(diào)節(jié)球選擇器的半徑，并且指示選擇或去選擇球內(nèi) 的所有表面標(biāo)志。用戶還可以具有對(duì)球選擇器內(nèi)的表面標(biāo)志的反選的選項(xiàng)。在另一個(gè)實(shí)施 例中，由用戶通過畫出感興趣區(qū)域的輪廓來執(zhí)行勾畫。例如，用戶可以針對(duì)配準(zhǔn)人工地畫出 關(guān)鍵病變和脈管的輪廓。在方框608中，對(duì)感興趣區(qū)域的人工選擇還可以包括閾值。閾值 處理可以包括通過基于用戶指定的閾值的值來過濾標(biāo)志來以配準(zhǔn)選擇標(biāo)志。首先確定從運(yùn) 動(dòng)的圖像中的各個(gè)標(biāo)志到靜態(tài)的圖像中的各個(gè)標(biāo)志的最短的距離。在配準(zhǔn)期間將排除其最 短距離大于用戶指定的閾值的標(biāo)志。應(yīng)當(dāng)注意到，閾值處理假設(shè)用于配準(zhǔn)的兩幅圖像已經(jīng) 被剛性地對(duì)準(zhǔn)了，并且不一致的分割主要與具有大的最短距離的標(biāo)志對(duì)應(yīng)。也預(yù)期閾值的 其他方法。比如，用戶也能夠指定窄范圍并且排除該范圍外面的標(biāo)志。
[0040] 在方框610中，用戶可以通過從患者特異的圖集選擇感興趣區(qū)域來針對(duì)配準(zhǔn)選擇 感興趣區(qū)域。生成患者特異的圖集可以包括：1)通過求若干人工分割的平均來一起生成模 板分割和預(yù)設(shè)的圖集；2)使該模板變形以匹配患者特異的分割；3)將變形的模板圖集應(yīng)用 到患者特異的分割上；以及4)基于應(yīng)用的圖集分離表面標(biāo)志。
[0041] 有利地，方法600提供針對(duì)配準(zhǔn)選擇感興趣區(qū)域，使得在局部部位中實(shí)現(xiàn)更好的 配準(zhǔn)的準(zhǔn)確度。
[0042] 返回參考圖5的方框506,基于表面標(biāo)志來將第二圖像與第一圖像配準(zhǔn)?；趹?yīng) 用和感興趣器官，配準(zhǔn)可以是剛性地或非剛性的。在一個(gè)特別有用的實(shí)施例中，配準(zhǔn)包括用 于基于提取的圖像特征和它們的變形圖案在剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)之間做出決定的方法。 現(xiàn)在參考圖7,根據(jù)一個(gè)實(shí)施例說明性地描繪了用于選擇最優(yōu)配準(zhǔn)方法的方法700。在方框 702中，首先將運(yùn)動(dòng)的圖像與靜態(tài)圖像剛性地配準(zhǔn)。應(yīng)當(dāng)注意到，在這種方法中假設(shè)正確的 剛性配準(zhǔn)。對(duì)于多模態(tài)圖像融合，強(qiáng)度范圍和圖像對(duì)比度都可以是非常不同的。因此，使用 在單模態(tài)配準(zhǔn)中使用的傳統(tǒng)方法（例如共有信息或均方標(biāo)準(zhǔn)差）來測(cè)量相似度通常是不實(shí) 際的。作為替代，基于內(nèi)部解剖結(jié)構(gòu)的相似度測(cè)量更合適。在方框704中，提取內(nèi)部結(jié)構(gòu)特 征以評(píng)估兩幅圖像的相似度。特征提取可以包括計(jì)算度量以幫助理解內(nèi)部特征的內(nèi)部扭 曲。例如根據(jù)一個(gè)實(shí)施例可以應(yīng)用以下度量：1)解剖標(biāo)志對(duì)之間的距離；以及2)Dice相似 度系數(shù)。也預(yù)期其他度量。比如，可以使用內(nèi)部形態(tài)學(xué)特征和它們的變形圖案。
[0043] 方法700使用度量在剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)之間做出選擇。在一個(gè)實(shí)施例中，在 方框706中能夠使用度量來人工地選擇配準(zhǔn)方法。在另一個(gè)實(shí)施例中，在方框708中應(yīng)用 機(jī)器學(xué)習(xí)引擎來自動(dòng)地選擇配準(zhǔn)方法?；诰哂卸攘康某浞植煌募系挠?xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)的 集合，能夠訓(xùn)練諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn) 之間做出選擇。還能夠訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)引擎決定用于做出最好的決定的特征和度量的最優(yōu)集 合。在方框710中，機(jī)器學(xué)習(xí)引擎可以基于提取的特征來預(yù)測(cè)剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)的性 能。在一個(gè)實(shí)施例中，如果選擇了非剛性配準(zhǔn)，則機(jī)器學(xué)習(xí)引擎評(píng)估全體積配準(zhǔn)是否優(yōu)于部 分配準(zhǔn)。
[0044] 用于選擇最優(yōu)配準(zhǔn)方法的方法700通過為每個(gè)具體圖像數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)配準(zhǔn)度量 來為用戶提供圖像融合的最好的質(zhì)量。
[0045] 因?yàn)槌上衲B(tài)的特性，可能難以對(duì)（第二儀器的模態(tài)的）第二圖像的標(biāo)志進(jìn)行定 位。由此，返回參考圖5的方框508,基于初始配準(zhǔn)中計(jì)算的配準(zhǔn)變換來將第一圖像的內(nèi)部 標(biāo)志覆蓋到第二儀器的經(jīng)配準(zhǔn)的圖像上（方框506)。方框510中，將經(jīng)配準(zhǔn)的圖像上的每 個(gè)覆蓋的內(nèi)部標(biāo)志包圍在虛擬對(duì)象內(nèi)以指導(dǎo)用戶找到對(duì)應(yīng)的標(biāo)志對(duì)。虛擬對(duì)象突出覆蓋的 標(biāo)志以幫助用戶識(shí)別對(duì)應(yīng)的標(biāo)志對(duì)。虛擬對(duì)象可以具有用戶定義的尺寸。在優(yōu)選的實(shí)施例 中，虛擬對(duì)象是球。用戶可以指定球的半徑并且決定是否顯示所有覆蓋的點(diǎn)。第一圖像中 的特征可以不存在于經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中。用戶可以能夠去除存在于這樣的區(qū)域中的標(biāo)志。可 以人工地或自動(dòng)地執(zhí)行對(duì)虛擬對(duì)象內(nèi)的內(nèi)部標(biāo)志的識(shí)別。對(duì)標(biāo)志的自動(dòng)識(shí)別可以包括應(yīng)用 諸如SIFT或SURF的圖像分析方法，然而也預(yù)期其他方法。
[0046] 在方框516中，使用具有識(shí)別出的標(biāo)志的經(jīng)配準(zhǔn)的圖像來將第二圖像與第一圖像 配準(zhǔn)。方框516包括方框512和方框514。方框512中，基于利用初始配準(zhǔn)計(jì)算的配準(zhǔn)變 換（506)的逆變換來將經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中的對(duì)應(yīng)的標(biāo)志變換回第二（即運(yùn)動(dòng)的）圖像。在方 框514中，通過將表面標(biāo)志和內(nèi)部標(biāo)志兩者組合起來將第二（即運(yùn)動(dòng)的）圖像與第一圖像 非剛性地配準(zhǔn)。已經(jīng)示出了表面標(biāo)志和內(nèi)部標(biāo)志的組合以改進(jìn)配準(zhǔn)準(zhǔn)確度。
[0047] 在解釋權(quán)利要求書時(shí)，應(yīng)當(dāng)理解：
[0048] a)詞語"包括"不排除給定的權(quán)利要求中列出的那些之外的其他元件或動(dòng)作的存 在；
[0049] b)元件前面的詞語"一"或"一個(gè)"不排除存在多個(gè)這樣的元件；
[0050] c)權(quán)利要求中的任何附圖標(biāo)記都不限制它們的范圍；
[0051] d)可以由同樣的項(xiàng)目或者硬件或軟件實(shí)施的結(jié)構(gòu)或功能來表示若干"單元";并且
[0052] e)除非專門指出，否則不特意要求動(dòng)作的具體順序。
[0053] 已經(jīng)描述了用于用來改進(jìn)多模態(tài)圖像融合中的配準(zhǔn)準(zhǔn)確度的智能標(biāo)志選擇的優(yōu) 選的實(shí)施例（所述優(yōu)選的實(shí)施例旨在是說明性的而非限制性的），應(yīng)當(dāng)注意到，本領(lǐng)域技術(shù) 人員鑒于以上教導(dǎo)能夠進(jìn)行修改和變型。因此應(yīng)當(dāng)理解，可以在本文中如權(quán)利要求書概括 的那樣公開的實(shí)施例的范圍內(nèi)，對(duì)所公開的公開內(nèi)容的特定實(shí)施例中做出變化。因此已經(jīng) 描述了專利法要求的細(xì)節(jié)和特性，在權(quán)利要求書中闡述了由專利證書要求并且期望被保護(hù) 的內(nèi)容。
【權(quán)利要求】
1. 一種用于圖像配準(zhǔn)的系統(tǒng)，包括： 圖像特征檢測(cè)模塊（116)，其被配置為識(shí)別第一圖像（110)的內(nèi)部標(biāo)志； 圖像配準(zhǔn)和變換模塊（118)，其被配置為使用處理器來計(jì)算配準(zhǔn)變換，以基于表面標(biāo)志 將第二圖像（112)與所述第一圖像配準(zhǔn)，從而得到經(jīng)配準(zhǔn)的圖像；以及 標(biāo)志識(shí)別模塊（120)，其被配置為使用所述配準(zhǔn)變換來將所述內(nèi)部標(biāo)志覆蓋到所述第 二圖像上，將覆蓋的標(biāo)志包圍在虛擬對(duì)象內(nèi)以在所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中識(shí)別對(duì)應(yīng)的標(biāo)志對(duì)， 并且使用具有識(shí)別出的標(biāo)志的所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像來將所述第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)。
2. 如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，所述標(biāo)志識(shí)別模塊（120)還被配置為通過使用所述 配準(zhǔn)變換來將所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中的識(shí)別出的標(biāo)志變換到所述第二圖像，來使用具有識(shí)別 出的標(biāo)志的所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像來將所述第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)。
3. 如權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其中，所述標(biāo)志識(shí)別模塊（120)還被配置為使用所述配準(zhǔn) 變換的逆變換。
4. 如權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其中，所述標(biāo)志識(shí)別模塊（120)還被配置為通過將所述第 二圖像與所述第一圖像非剛性地配準(zhǔn)，來使用具有識(shí)別出的標(biāo)志的所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像來將 所述第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)。
5. 如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，所述標(biāo)志識(shí)別模塊（120)還被配置為使用表面標(biāo)志 和內(nèi)部標(biāo)志來將所述第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)。
6. 如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，所述虛擬對(duì)象包括球。
7. 如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其中，所述虛擬對(duì)象包括用戶定義的尺寸。
8. 如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，所述第一圖像和所述第二圖像是來自不同模態(tài)的。
9. 一種用于圖像配準(zhǔn)的方法，包括： 識(shí)別（504)第一圖像的內(nèi)部標(biāo)志； 使用處理器來計(jì)算（506)配準(zhǔn)變換，以基于表面標(biāo)志將第二圖像與所述第一圖像配 準(zhǔn)，從而得到經(jīng)配準(zhǔn)的圖像； 使用所述配準(zhǔn)變換來將所述內(nèi)部標(biāo)志覆蓋（508)到所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像上； 將覆蓋的標(biāo)志包圍（510)在虛擬對(duì)象內(nèi)以在所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中識(shí)別對(duì)應(yīng)的標(biāo)志對(duì)； 并且 使用具有識(shí)別出的標(biāo)志的所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像來將所述第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn) (516)。
10. 如權(quán)利要求9所述的方法，其中，使用具有識(shí)別出的標(biāo)志的所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像將所 述第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)包括使用所述配準(zhǔn)變換來將所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像中的識(shí)別 出的標(biāo)志變換（512)到所述第二圖像。
11. 如權(quán)利要求10所述的方法，其中，使用具有識(shí)別出的標(biāo)志的所述經(jīng)配準(zhǔn)的圖像 將所述第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)包括將所述第二圖像與所述第一圖像非剛性地配準(zhǔn) (514)。
12. 如權(quán)利要求11所述的方法，其中，將所述第二圖像與所述第一圖像非剛性地配準(zhǔn) (514)包括使用表面標(biāo)志和內(nèi)部標(biāo)志。
13. 如權(quán)利要求9所述的方法，其中，將覆蓋的標(biāo)志包圍（510)在虛擬對(duì)象內(nèi)包括將覆 蓋的標(biāo)志包圍在球內(nèi)。
14. 一種用于圖像配準(zhǔn)的方法，包括： 將第二圖像與第一圖像剛性地配準(zhǔn)（702); 使用處理器來識(shí)別（704)所述第一圖像和所述第二圖像的內(nèi)部特征，以測(cè)量所述第一 圖像和所述第二圖像的相似度，從而選擇剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)中的一個(gè)；并且 使用所選擇的剛性配準(zhǔn)或非剛性配準(zhǔn)來將所述第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)（710)。
15. 如權(quán)利要求14所述的方法，其中，識(shí)別（704)內(nèi)部特征包括計(jì)算至少兩個(gè)相似度度 量。
16. 如權(quán)利要求14所述的方法，其中，選擇剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)中的一個(gè)包括應(yīng)用 (708)機(jī)器學(xué)習(xí)引擎來預(yù)測(cè)剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)的性能。
17. 如權(quán)利要求14所述的方法，其中，使用所選擇的剛性配準(zhǔn)或非剛性配準(zhǔn)來將所述 第二圖像與所述第一圖像配準(zhǔn)包括將所選擇的剛性配準(zhǔn)或非剛性配準(zhǔn)限制到一個(gè)或多個(gè) 感興趣區(qū)域，使得所述一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域中配準(zhǔn)的準(zhǔn)確度被改進(jìn)。
18. 如權(quán)利要求17所述的方法，其中，限制包括人工地選擇（604)所述一個(gè)或多個(gè)感興 趣區(qū)域。
19. 如權(quán)利要求18所述的方法，其中，人工地選擇（604)所述一個(gè)或多個(gè)感興趣區(qū)域包 括： 提供用戶定義的閾值； 對(duì)于所述第二圖像中的每個(gè)標(biāo)志，計(jì)算到所述第一圖像中的每個(gè)標(biāo)志的距離，并且針 對(duì)所述第二圖像中的每個(gè)標(biāo)志確定最短距離；并且 從配準(zhǔn)中排除所述最短距離大于所述閾值的標(biāo)志。
20. 如權(quán)利要求17所述的方法，其中，限制￠10)包括從患者特異的圖集選擇所述一個(gè) 或多個(gè)感興趣區(qū)域。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK104160424SQ201380012748
【公開日】2014年11月19日 申請(qǐng)日期:2013年3月1日 優(yōu)先權(quán)日:2012年3月8日
【發(fā)明者】V·帕塔薩拉蒂, M·林, J·克呂克爾 申請(qǐng)人:皇家飛利浦有限公司