[发明专利]一种基于分割的医学图像非刚性配准算法性能评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理中图像配准领域，尤其是涉及一种基于分割的医学图像非刚性配准算法性能评价方法。

背景技术

图像配准的目标是寻找一个最优的几何变换使配准的两幅图像达到空间位置上的一致。配准的过程就是把一幅图像中的每一个点映射到另一幅图像中的对应点，实现两图像中相同结构间的良好对应，这种对应性用配准得到的空间变形场表达。

医学图像配准技术已经研究了几十年，研究人员提出了很多种配准算法。算法可以分为两类：刚性配准算法和非刚性配准算法。其中刚性配准算法已经非常成熟，在临床治疗中已经得到了广泛的应用。非刚性配准算法常常引入复杂的形变场，容易使组织的体积在配准前后发生变化，因此，更适用于人体组织器官图像的配准。

各种配准算法的分析评价，对在实际应用中选择适当的配准算法，以及对现有配准算法的改进和研究新的配准算法，都具有重要意义。对某一种配准算法的评价可以是多方面的，例如配准速度、鲁棒性、配准精度等。对于算法性能的评价，目前普遍使用基准位置误差(FLE)，基准配准误差(FRE)，目标配准误差(TRE)和菲茨罗伊目标配准误差(F-TRE)来评价配准算法性能的差异。它们多是对固定图像和模板图像的点之间的信息进行定量分析，最后得出的评价结果不能直接反应出配准前后组织体积的变化情况。为了分析配准算法对组织体积的变化情况，本发明提出了一种基于分割的医学图像非刚性配准算法性能评价方法。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种能直接反应配准前后图像组织体积的变化情况的基于分割的医学图像非刚性配准算法性能评价方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于分割的医学图像非刚性配准算法性能评价方法，该方法具体包括步骤：

1)选取一幅固定图像，用待评价算法配准模板图像，得到配准后的目标图像，所述目标图像的手工分割图像被分割成并N个部分，分别为Ω₁，Ω₂，…Ω_n；

2)计算配准后图像的所有体像素点对应的雅克比行列式的值；

3)利用模板图像I的分割图像为I_S提取每个分割区域中的体像素点的坐标；

4)提取目标图像相应分割区域的体像素点的坐标，计算得到每一区域所有体像素点的雅可比行列式值，减一相加取平均得到区域雅可比行列式标准值；

5)对所有区域雅可比行列式标准值求均方，得到评价参数JSD，用以判定待评价算法的性能。

所述步骤2)中的体像素点p的雅克比行列式J_T(p)为：