基于各向異性光流場(chǎng)與去偏移場(chǎng)的腦部mr圖像配準(zhǔn)方法
【專利摘要】本發(fā)明基于各向異性光流場(chǎng)與去偏移場(chǎng)的腦部MR圖像配準(zhǔn)方法，提出了基于光流場(chǎng)模型的圖像配準(zhǔn)與偏移場(chǎng)恢復(fù)耦合模型，針對(duì)偏移場(chǎng)易導(dǎo)致傳統(tǒng)配準(zhǔn)模型配準(zhǔn)精度不高的缺點(diǎn)，將去偏場(chǎng)與求光流場(chǎng)兩者相結(jié)合，納入統(tǒng)一變分框架中，使得兩者相輔相成，針對(duì)Horn模型全局性正則項(xiàng)因缺少圖像信息不能準(zhǔn)確指導(dǎo)光流運(yùn)動(dòng)不足，引入圖像結(jié)構(gòu)信息來(lái)正則光流場(chǎng)，從而得到光滑準(zhǔn)確的光流信息。本發(fā)明在配準(zhǔn)同時(shí)可以恢復(fù)圖像灰度不均勻場(chǎng)，從而降低了偏移場(chǎng)的影響；并且引入圖像結(jié)構(gòu)信息來(lái)降低配準(zhǔn)結(jié)果模糊程度以及保留了圖像結(jié)構(gòu)信息，保證了邊界結(jié)構(gòu)信息的完整性，有利于進(jìn)一步恢復(fù)真實(shí)圖像。本發(fā)明大大提升了配準(zhǔn)結(jié)果的精度,魯棒性好。
【專利說(shuō)明】基于各向異性光流場(chǎng)與去偏移場(chǎng)的腦部MR圖像配準(zhǔn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像配準(zhǔn)【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其是涉及一種改進(jìn)的腦部MR圖像配準(zhǔn)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]圖像配準(zhǔn)在遙感圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)圖像分析等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域，它是不同醫(yī)學(xué)圖像信息融合的基礎(chǔ)。配準(zhǔn)旨在對(duì)于指定一幅圖像尋求一種空間變換，使它與另一幅醫(yī)學(xué)圖像上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)達(dá)到空間上的一致，這種一致是指人體上的同一解剖點(diǎn)在兩張配準(zhǔn)圖像上有相同的空間位置。圖像配準(zhǔn)方法分為剛性和非剛性，由于人體組織的變化是非剛體的、非線性的，因此非剛性配準(zhǔn)方法具有更好的配準(zhǔn)效果。
[0003]目前，非剛性配準(zhǔn)方法主要分為兩大類:基于像素的方法和基于特征的方法?；谙袼氐姆椒ㄖ邪ㄒ曰バ畔橄嗨菩詼y(cè)度的配準(zhǔn)方法以及基于光流場(chǎng)模型的配準(zhǔn)方法?；谔卣鞣椒ㄖ饕蕾囂卣鼽c(diǎn)選擇，常用于剛性配準(zhǔn)。由于基于像素的方法不需要對(duì)圖像進(jìn)行分割等預(yù)處理，從而提高了配準(zhǔn)精度，受到越來(lái)越多的重視。
[0004]互信息方法因其具有較高精度和魯棒性，是目前最廣泛用于醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法之一。該方法假設(shè)兩幅共同解剖結(jié)構(gòu)圖獲得最佳配準(zhǔn)時(shí)，其對(duì)應(yīng)像素灰度互信息值最大。由于使用互信息，使得該類方法可以配準(zhǔn)多模態(tài)圖像。然而，該方法計(jì)算復(fù)雜度較高，難以達(dá)到醫(yī)學(xué)分析實(shí)時(shí)要求，且由于僅僅使用鄰域熵信息，導(dǎo)致相似性度量不能滿足全局凸性質(zhì)，從而易陷入局部最優(yōu)。
[0005]鑒于基于配準(zhǔn)所求解的位移場(chǎng)與光流場(chǎng)模型所求解的速度場(chǎng)之間的相似性，Palos、Pierre等人將光流場(chǎng)模型引入到了圖像配準(zhǔn)中,他們提出的方法都基于Horn模型:
[0006]由于圖像的配準(zhǔn)過(guò)程可以認(rèn)為是從待配準(zhǔn)圖像流動(dòng)到基準(zhǔn)圖像的過(guò)程，即配準(zhǔn)所要求解的位移場(chǎng)可以看作光流場(chǎng)所求解的速度場(chǎng)，因此，可以通過(guò)求解光流場(chǎng)進(jìn)行圖像配準(zhǔn):
[0007]
【權(quán)利要求】
1.一種基于各向異性光流場(chǎng)與去偏移場(chǎng)的腦部MR圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于，包括如下步驟: 步驟I計(jì)算光流場(chǎng)(U，V)以及偏移場(chǎng)B，根據(jù)求解的光流場(chǎng)(U，V)作為配準(zhǔn)的位移場(chǎng)，擬合得到配準(zhǔn)后圖像， 光流場(chǎng)U通過(guò)下式運(yùn)算:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于各向異性光流場(chǎng)與去偏移場(chǎng)的腦部MR圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述光流場(chǎng)u和光流場(chǎng)V的公式通過(guò)如下步驟得到: 步驟101將去偏移場(chǎng)與光流場(chǎng)求解兩者過(guò)程相結(jié)合，納入統(tǒng)一變分框架中，提出以下能量泛函:
3.報(bào)據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于各向異性光流場(chǎng)與去偏移場(chǎng)的腦部MR圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于:所述步驟2按照預(yù)先設(shè)定的迭代次數(shù)重復(fù)執(zhí)行。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103871056SQ201410086990
【公開(kāi)日】2014年6月18日 申請(qǐng)日期:2014年3月11日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月11日
【發(fā)明者】陳允杰, 鄭鈺輝, 顧升華, 劉文軍 申請(qǐng)人:南京信息工程大學(xué)