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      肺部ct的三維配準(zhǔn)方法

      文檔序號(hào):6546811閱讀:1294來源:國(guó)知局
      肺部 ct 的三維配準(zhǔn)方法
      【專利摘要】一種肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,其包括以下步驟:載入第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù);以互信息為配準(zhǔn)測(cè)度,對(duì)第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù)進(jìn)行三維剛性配準(zhǔn),使二者中的肺部區(qū)域整體對(duì)齊,記錄X軸、Y軸和Z軸三個(gè)方向的位移參數(shù)和旋轉(zhuǎn)參數(shù),作為第一配準(zhǔn)參數(shù);在剛性配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行非剛性配準(zhǔn),記錄非剛性配準(zhǔn)的最優(yōu)位移場(chǎng),作為第二配準(zhǔn)參數(shù);用第一配準(zhǔn)參數(shù)和第二配準(zhǔn)參數(shù)對(duì)第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù)中的結(jié)節(jié)進(jìn)行匹配,建立對(duì)應(yīng)關(guān)系。本發(fā)明方法能夠?qū)崿F(xiàn)精確配準(zhǔn),并利用配準(zhǔn)結(jié)果將同一位置的結(jié)節(jié)病灶在不同CT數(shù)據(jù)中的成像位置進(jìn)行自動(dòng)對(duì)應(yīng),從而能夠方便醫(yī)生對(duì)結(jié)節(jié)病情發(fā)展進(jìn)行對(duì)比。
      【專利說明】肺部CT的三維配準(zhǔn)方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001]本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】,具體涉及一種肺部CT的三維配準(zhǔn)方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002]根據(jù)WH02008年的全球腫瘤流行病統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(GL0B0CAN2008),僅2008年全球腫瘤病例為1270萬(wàn),死亡760萬(wàn)例[I],其中,中國(guó)所有的腫瘤新病例為280萬(wàn),是美國(guó)新發(fā)腫瘤病例的2倍(美國(guó)為140萬(wàn));同年中國(guó)腫瘤死亡病例為196萬(wàn),而美國(guó)的死亡病例為57萬(wàn),二者的差距為3.4倍。惡性腫瘤占我國(guó)居民死亡原因的20%以上。據(jù)WHO國(guó)際腫瘤研究理事會(huì)負(fù)責(zé)人Bernard Stewart報(bào)道,到2020年全球腫瘤發(fā)病率還將上升50%。
      [0003]提高腫瘤病人的五年存活率的關(guān)鍵在于如何盡早的發(fā)現(xiàn)并確診腫瘤病情,并進(jìn)行治療。隨著CT技術(shù)的發(fā)展,高分辨率CT因?yàn)槠淞己玫某上褓|(zhì)量,成為腫瘤篩查的重要工具,被越來越廣泛地在臨床上采用,但是隨之而來的問題是醫(yī)生閱片工作量的增加,尤其是在對(duì)比閱片時(shí)在大量CT數(shù)據(jù)中手動(dòng)進(jìn)行相同解剖位置圖像匹配。
      [0004]因此利用計(jì)算機(jī)輔助診斷工具幫助醫(yī)生高效準(zhǔn)確地對(duì)腫瘤病情進(jìn)行診斷有著巨大的現(xiàn)實(shí)意義。目前相關(guān)的計(jì)算機(jī)輔助診斷工具的研究都集中如何從一套CT數(shù)據(jù)中進(jìn)行肺結(jié)節(jié)的識(shí)別和分割,以及根據(jù)特征對(duì)結(jié)節(jié)的良惡性進(jìn)行判斷。在腫瘤的診斷和治療中,對(duì)比同一位置病灶特征的變化有著重要的臨床意義,而在如何提高醫(yī)生在進(jìn)行病情對(duì)比時(shí)的閱片效率方面的研究很少。
      [0005]在一些PACS (Picture Archiving and Communication Systems)系統(tǒng)中,雖然提供了自動(dòng)定位相近斷層圖像的功能,但是這種功能精確度不高,并且只是進(jìn)行了斷層與斷層之間的匹配,如果一個(gè)斷層中出現(xiàn)多個(gè)結(jié)節(jié),這種方法并不能提供有效的對(duì)應(yīng)結(jié)果。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0006]本發(fā)明的目的是提供一種肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,該三維配準(zhǔn)方法能夠?qū)⑼晃恢玫慕Y(jié)節(jié)在不同CT數(shù)據(jù)中的成像位置進(jìn)行自動(dòng)對(duì)應(yīng)。
      [0007]本發(fā)明中提出的配準(zhǔn)技術(shù)應(yīng)用的對(duì)象是高分辨率肺部CT圖像,其技術(shù)思路為:首先進(jìn)行剛性配準(zhǔn),通過互信息將CT體數(shù)據(jù)中的肺部區(qū)域進(jìn)行整體對(duì)齊;然后在剛性配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上利用提取的匹配特征點(diǎn)對(duì)結(jié)合局部單點(diǎn)互信息(SMI)最大化的方式進(jìn)行非剛性配準(zhǔn),得到最終的精確配準(zhǔn)結(jié)果;然后利用配準(zhǔn)結(jié)果提供的空間變換信息,進(jìn)行相同結(jié)節(jié)成像位置的對(duì)應(yīng),從而方便結(jié)節(jié)的特征變化進(jìn)行對(duì)比。
      [0008]本發(fā)明的具體技術(shù)方案為:
      [0009]一種肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,包括以下步驟:
      [0010]載入第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù);
      [0011]以互信息為配準(zhǔn)測(cè)度,對(duì)第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù)進(jìn)行三維剛性配準(zhǔn),使二者中的肺部區(qū)域整體對(duì)齊,記錄X軸、Y軸和Z軸三個(gè)方向的位移參數(shù)和旋轉(zhuǎn)參數(shù),作為第一配準(zhǔn)參數(shù);
      [0012]在剛性配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行非剛性配準(zhǔn),記錄非剛性配準(zhǔn)的最優(yōu)位移場(chǎng),作為第二配準(zhǔn)參數(shù);
      [0013]用第一配準(zhǔn)參數(shù)和第二配準(zhǔn)參數(shù)對(duì)第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù)中的結(jié)節(jié)進(jìn)行匹配,建立對(duì)應(yīng)關(guān)系。
      [0014]在上述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法中,優(yōu)選地,所述非剛性配準(zhǔn)包括特征點(diǎn)提取、特征點(diǎn)匹配和位移場(chǎng)搜索。
      [0015]在上述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法中,優(yōu)選地,采用三維的Fdrstner;算子提取特征點(diǎn),特征點(diǎn)匹配中被匹配為特征點(diǎn)對(duì)的兩個(gè)特征點(diǎn)r、f滿足以下兩個(gè)條件:一、參考圖像中的特征點(diǎn)r在浮動(dòng)圖像中最鄰近的點(diǎn)是特征點(diǎn)f,且特征點(diǎn)f在參考圖像中的最鄰近的點(diǎn)也是特征點(diǎn)r ;二、最鄰近特征點(diǎn)與次臨近特征點(diǎn)間的距離比小于預(yù)設(shè)的第一閾值。
      [0016]在上述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法中,優(yōu)選地,采用BBF算法確定最鄰近的特征點(diǎn)。
      [0017]在上述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法中,優(yōu)選地,所述非剛性配準(zhǔn)用互信息結(jié)合特征點(diǎn)限制作為相似性測(cè)度。
      [0018]在上述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法中,優(yōu)選地,所述位移場(chǎng)搜索包括以下步驟:計(jì)算位移場(chǎng)變化量;將位移場(chǎng)變化量與位移場(chǎng)相加,更新位移場(chǎng);利用特征點(diǎn)對(duì)位移場(chǎng)進(jìn)行限制,包括計(jì)算特征點(diǎn)X處的位移場(chǎng)Un+1 (X),計(jì)算該位移場(chǎng)Un+1 (X)與V(X)的差值,該差值小于預(yù)設(shè)的第二閾值時(shí),使位移場(chǎng)Un+1 (x)) V (X),否則Un+1 (x)保持不變,V (x)為構(gòu)成特征點(diǎn)對(duì)的兩個(gè)特征點(diǎn)之間的位移,該特征點(diǎn)對(duì)包括特征點(diǎn)X ;計(jì)算浮動(dòng)圖像插值結(jié)果,計(jì)算該插值結(jié)果與參考圖像之間的互信息,當(dāng)互信息停止增大或迭代次數(shù)達(dá)到限定次數(shù)時(shí),將當(dāng)前位移場(chǎng)作為最優(yōu)位移場(chǎng),否則重復(fù)上述步驟。
      [0019]在上述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法中,優(yōu)選地,更新位移場(chǎng)前還包括平滑位移場(chǎng)變化量的步驟,在利用特征點(diǎn)對(duì)位移場(chǎng)進(jìn)行限制后還包括對(duì)位移場(chǎng)進(jìn)行加權(quán)高斯平滑的步驟,所述加權(quán)高斯平滑在特征點(diǎn)處采用第一權(quán)值,在其它位置采用第二權(quán)值。
      [0020]在上述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法中,優(yōu)選地,采用對(duì)稱搜索的方式計(jì)算位移場(chǎng)變化量。
      [0021]在上述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法中,優(yōu)選地,該三維配準(zhǔn)方法還包括在進(jìn)行配準(zhǔn)前將第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù)每個(gè)體素代表的物理尺寸降采樣到相同尺度上。
      [0022]在上述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法中,優(yōu)選地,采用浮動(dòng)圖像與參考圖像之間的聯(lián)合灰度分布直方圖計(jì)算互信息,其中采用PV插值的方式來計(jì)算聯(lián)合灰度分布直方圖。
      [0023]本發(fā)明方法能夠?qū)崿F(xiàn)精確配準(zhǔn),并利用配準(zhǔn)結(jié)果將同一位置的結(jié)節(jié)病灶在不同CT數(shù)據(jù)中的成像位置進(jìn)行自動(dòng)對(duì)應(yīng),能夠方便醫(yī)生對(duì)結(jié)節(jié)病情發(fā)展進(jìn)行對(duì)比,從而能夠大大提聞醫(yī)生的診斷效率。
      【專利附圖】

      【附圖說明】
      [0024]圖1為一些實(shí)施例肺部CT的三維配準(zhǔn)方法的流程圖;
      [0025]圖2為采用P&rstnei算子提取特征點(diǎn)匹配后的結(jié)果;
      [0026]圖3為浮動(dòng)圖像配準(zhǔn)后的插值圖像與參考圖像相減圖?!揪唧w實(shí)施方式】
      [0027]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說明。這些更詳細(xì)的描述旨在幫助理解本發(fā)明,而不應(yīng)被用于限制本發(fā)明。根據(jù)本發(fā)明公開的內(nèi)容,本領(lǐng)域技術(shù)人員明白,可以不需要一些或者所有這些特定細(xì)節(jié)即可實(shí)施本發(fā)明。而在其它情況下,為了避免將發(fā)明創(chuàng)造淡化,未詳細(xì)描述眾所周知的操作過程。
      [0028]如圖1所示,本肺部CT的三維配準(zhǔn)方法包括以下步驟:
      [0029]步驟S1、載入第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù)。第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù)是同一被測(cè)者在不同時(shí)間或不同檢測(cè)條件下的肺部CT體數(shù)據(jù)。
      [0030]步驟S2、以互信息為配準(zhǔn)測(cè)度,對(duì)第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù)進(jìn)行三維剛性配準(zhǔn),使二者中的肺部區(qū)域整體對(duì)齊,記錄X軸、Y軸和Z軸三個(gè)方向的位移參數(shù)和旋轉(zhuǎn)參數(shù),作為第一配準(zhǔn)參數(shù)。
      [0031]三維剛性配準(zhǔn)采用互信息作為相似性測(cè)度,因此不要對(duì)肺實(shí)質(zhì)進(jìn)行預(yù)分割處理?;バ畔⒌亩x式如下:
      【權(quán)利要求】
      1.一種肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,其特征在于,該三維配準(zhǔn)方法包括以下步驟: 載入第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù); 以互信息為配準(zhǔn)測(cè)度,對(duì)第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù)進(jìn)行三維剛性配準(zhǔn),使二者中的肺部區(qū)域整體對(duì)齊,記錄X軸、Y軸和Z軸三個(gè)方向的位移參數(shù)和旋轉(zhuǎn)參數(shù),作為第一配準(zhǔn)參數(shù); 在剛性配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行非剛性配準(zhǔn),記錄非剛性配準(zhǔn)的最優(yōu)位移場(chǎng),作為第二配準(zhǔn)參數(shù); 用第一配準(zhǔn)參數(shù)和第二配準(zhǔn)參數(shù)對(duì)第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù)中的結(jié)節(jié)進(jìn)行匹配,建立對(duì)應(yīng)關(guān)系。
      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,其特征在于,所述非剛性配準(zhǔn)包括特征點(diǎn)提取、特征點(diǎn)匹配和位移場(chǎng)搜索。
      3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,其特征在于,采用三維的Far伽w算子提取特征點(diǎn),特征點(diǎn)匹配中被匹配為特征點(diǎn)對(duì)的兩個(gè)特征點(diǎn)r、f滿足以下兩個(gè)條件:一、參考圖像中的特征點(diǎn)r在浮動(dòng)圖像中最鄰近的點(diǎn)是特征點(diǎn)f,且特征點(diǎn)f在參考圖像中的最鄰近的點(diǎn)也是特征點(diǎn)r ;二、最鄰近特征點(diǎn)與次臨近特征點(diǎn)間的距離比小于預(yù)設(shè)的第一閾值。
      4.根據(jù)權(quán)利要 求3所述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,其特征在于,采用BBF算法確定最鄰近的特征點(diǎn)。
      5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,其特征在于,所述非剛性配準(zhǔn)用互信息結(jié)合特征點(diǎn)限制作為相似性測(cè)度。
      6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,其特征在于,所述位移場(chǎng)搜索包括以下步驟: 計(jì)算位移場(chǎng)變化量; 將位移場(chǎng)變化量與位移場(chǎng)相加,更新位移場(chǎng); 利用特征點(diǎn)對(duì)位移場(chǎng)進(jìn)行限制,包括計(jì)算特征點(diǎn)X處的位移場(chǎng)Un+1 (x),計(jì)算該位移場(chǎng)Un+1(x)與V(X)的差值,該差值小于預(yù)設(shè)的第二閾值時(shí),使位移場(chǎng)Un+1 (X) =V(X)否則Un+1(x)保持不變,V(X)為構(gòu)成特征點(diǎn)對(duì)的兩個(gè)特征點(diǎn)之間的位移,該特征點(diǎn)對(duì)包括特征點(diǎn)X ; 計(jì)算浮動(dòng)圖像插值結(jié)果,計(jì)算該插值結(jié)果與參考圖像之間的互信息,當(dāng)互信息停止增大或迭代次數(shù)達(dá)到限定次數(shù)時(shí),將當(dāng)前位移場(chǎng)作為最優(yōu)位移場(chǎng),否則重復(fù)上述步驟。
      7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,其特征在于,更新位移場(chǎng)前還包括平滑位移場(chǎng)變化量的步驟,在利用特征點(diǎn)對(duì)位移場(chǎng)進(jìn)行限制后還包括對(duì)位移場(chǎng)進(jìn)行加權(quán)高斯平滑的步驟,所述加權(quán)高斯平滑在特征點(diǎn)處采用第一權(quán)值,在其它位置采用第二權(quán)值。
      8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,其特征在于,采用對(duì)稱搜索的方式計(jì)算位移場(chǎng)變化量。
      9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,其特征在于,該三維配準(zhǔn)方法還包括在進(jìn)行配準(zhǔn)前將第一肺部CT體數(shù)據(jù)和第二肺部CT體數(shù)據(jù)每個(gè)體素代表的物理尺寸降采樣到相同尺度上。
      10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的肺部CT的三維配準(zhǔn)方法,其特征在于,采用浮動(dòng)圖像與參考圖像之間的聯(lián)合灰度分布直方圖計(jì)算互信息,其中采用PV插值的方式來計(jì)算聯(lián)合灰度分布直方 圖。
      【文檔編號(hào)】G06T7/00GK104021547SQ201410209850
      【公開日】2014年9月3日 申請(qǐng)日期:2014年5月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月17日
      【發(fā)明者】袁克虹, 于川匯 申請(qǐng)人:清華大學(xué)深圳研究生院
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