[发明专利]一种基于人脸特征点的CT与MRI3D/3D图像配准方法

权利要求书

1.一种基于人脸特征点的CT与MRI3D/3D图像配准方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、基于人体颅部断层影像的表面轮廓的面重建：利用VisualizationToolkit对同一患者的CT和MRI图像集进行重建；

S2、刚性特征的选择：通过设置合适的等值面阈值使S1重建图像中的脸部区域较好的突显出来，并将脸部区域作为刚性特征；

S3、表面轮廓的特征点提取：对S2中重建模型上通过交互来实现特征点的提取，特征点提取时的重建方式为面绘制，并对脸部的特征点进行提取；

S4、特征点配准：通过VTK包中的vtkIterativeClosestPointTransform类通过实施两次或以上的ICP算法对CT和MRI两种不同分辨率、成像特征的特征点进行配准；

S5、评估配准精度：使用不同颜色对两组图像集进行面绘制重建并进行区间限定，利用S4中得到的坐标映射矩阵进行变换，在三维空间评估两者的贴合程度；

S6、对图像集进行体绘制三维重建并进行配准后的坐标变换：采用体绘制将CT和MRI断层数据集三维重建于同一坐标系下，并对作为浮动图像的一方进行坐标变换；

S7、图像切片：选定角度后，对CT和MRI配准变换后的体数据进行切片，为后续的图像融合做准备，根据需要分别进行窗宽窗位的调节后再融合。

2.根据权利要求1所述的一种基于人脸特征点的CT与MRI3D/3D图像配准方法，其特征在于：所述S1中利用VTK包中的方法进行抽样平滑处理。

3.根据权利要求2所述的一种基于人脸特征点的CT与MRI3D/3D图像配准方法，其特征在于：所述VTK为vtkImageShrink3D、vtkDecimatePro、vtkSmoothPolyDataFilter或vtkPolyDataNormals类中的一种或几种。

4.根据权利要求1所述的一种基于人脸特征点的CT与MRI3D/3D图像配准方法，其特征在于：所述S1中利用VTK包进行实体绘制，对CT和MRI的断面DICOM图像进行分析。

5.根据权利要求4所述的一种基于人脸特征点的CT与MRI3D/3D图像配准方法，其特征在于：所述VTK为vtkPolyDataNormals、vtkPolyDataMapper、vtkActor或vtkRenderer类中的一种或几种。

6.根据权利要求1所述的一种基于人脸特征点的CT与MRI3D/3D图像配准方法，其特征在于：所述S1中CT和MRI在VTK中重建时，要根据DICOM图像的TAG标签中的pixel spacing和slice position参数重建尺寸，保证同一患者的CT和MRI代表的实际尺寸在三维重建后是相同的。

7.根据权利要求1所述的一种基于人脸特征点的CT与MRI3D/3D图像配准方法，其特征在于：所述S2中头面部为刚性结构，病人的头面部在短期内一般不会发生明显的变形，也不受生理运动的影响。

8.根据权利要求1所述的一种基于人脸特征点的CT与MRI3D/3D图像配准方法，其特征在于：所述S3中的特征点为每只眼睛的两个眼角点、眉心以及鼻翼两侧七个共有的特征点。

9.根据权利要求1所述的一种基于人脸特征点的CT与MRI3D/3D图像配准方法，其特征在于：所述S4中既可以将CT的三维图像作为参考图像，将MRI的三维图像作为浮动图像，反之亦可。

10.根据权利要求1所述的一种基于人脸特征点的CT与MRI3D/3D图像配准方法，其特征在于：所述S5中使用红白两种颜色对两组图像集的面绘制图像进行渲染，并使用面切割技术进行区间限定，并根据配准结果进行变换，两者的贴合程度代表着配准精度。