[发明专利]基于三角剖分优化匹配的医学影像刚性配准方法

权利要求书

1.基于三角剖分优化匹配的医学影像刚性配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，获取三维医学影像数据；

第二步，根据所述的影像数据分割得到三维医学影像中相同组织器官；

第三步，针对已分割得到的组织器官，提取组织器官的表面点云信息；

第四步，采用三角剖分的方法将两组组织器官的点云剖分为两组多个四面体的集合；

第五步，分别从两组四面体集合中选取任意一个四面体，刚性配准两个四面体，获得旋转矩阵和平移向量:

分别从已得到的两组四面体集合中任意选取一个四面体，采用优化算法将两个四面体进行刚性配准，获得两个四面体顶点距离最小的旋转矩阵和平移向量；定义选取的两个四面体为A(a₁,a₂,a₃,a₄)和B(b₁,b₂,b₃,b₄)，a_i,b_i′，其中i＝1,2,3,4，表示两个四面体的四个顶点，R为旋转矩阵，T为平移向量，A′(a′₁,a′₂,a′₃,a′₄)为四面体A旋转平移后得到的四面体，计算公式为：

a′_i＝[R|T]a_i,i＝1,2,3,4

则两个四面体刚性配准的目标是保证A′(a′₁,a′₂,a′₃,a′₄)与B(b₁,b₂,b₃,b₄)四个顶点间的距离和最小，即

f(R,T)=min(Σi=14dis(ai′,bi))=min(Σi=14dis([R|T]ai,bi))]]>

得到两个四面体刚性配准的旋转矩阵R和平移向量T；

所述三角剖分方法包括以下步骤：首先，判断新加入的网格点与三角形外接圆的关系，如果在某个三角形外接圆的内部，则三角形需要改造；然后，把需要改造的三角形集中到一起，将它们相邻的边去掉，形成一个凸多边形；接着，找到这个多边形的外边界，并利用它们的相邻关系把它们连接起来构成一个头尾衔接的环；再将环上的每两个相邻的网格点取出，与待加入的网格点构成三角形，计算其外心，并将相邻的三角形的信息建立起来，将三角形网格点和相邻三角形信息储存在只包含这些三角形的Delaunay剖分的数据结构数组中；最后，将上述新加入的三角形数据结构数组替换三角形数据结构数组中需要改造的三角形，并对三角形重新编号，从而得到新的结构数组；

第六步，根据获得的所有旋转矩阵和平移向量，计算两组点云的距离误差，并选取距离误差最小的旋转矩阵和平移向量作为最优配准矩阵；

第七步，根据最优配准矩阵，将三维医学影像旋转平移并融合显示。