[发明专利]基于群配准算法的磁共振图像心肌应变测定方法及系统

权利要求书

1.一种基于群配准算法的磁共振图像心肌应变测定方法，其特征在于，包括：

步骤S1：从心脏磁共振电影图像的舒张末期图像中分割出左心室心肌，并根据分割结果对图像序列进行预处理、计算方向场；

步骤S2：使用基于全局或局部低秩差异性度量的群配准算法配准图像序列，估计出位移场；

步骤S3：利用方向场与位移场计算左心室心肌应变相关参数。

2.根据权利要求1所述的基于群配准算法的磁共振图像心肌应变测定方法，其特征在于，在所述步骤S1中：

磁共振电影图像包括二维心脏电影图像与三维心脏电影图像；磁共振电影图像的采集序列包括平衡稳态自由进动电影成像序列与破坏梯度回波电影成像序列。

3.根据权利要求1所述的基于群配准算法的磁共振图像心肌应变测定方法，其特征在于，在所述步骤S1中：

从舒张末期图像中分割出左心室心肌；根据分割结果，对图像做预处理，包括裁剪和灰度归一化；根据分割结果，计算出每个心肌像素处的单位方向矢量，形成方向场；对于短轴图像，计算周向方向场与径向方向场；对于长轴图像，计算纵向方向场与径向方向场。

4.根据权利要求1所述的基于群配准算法的磁共振图像心肌应变测定方法，其特征在于，在所述步骤S2中：

使用基于全局或局部低秩差异性度量的群配准算法估计图像序列的位移场，群配准算法由运动模型、目标函数、优化策略组成：

运动模型：用于描述图像中各器官的运动方式，决定了所产生位移场的灵活与光滑程度，包括非参数模型或参数模型；

目标函数：由差异性度量与正则项构成，其中差异性度量描述了不同位移场下图像的配准程度，正则项约束了位移场本身能够变化的范围；

优化策略：通过最小化目标函数找到最优的位移场；群配准算法的优化策略基于的算法包括梯度下降法、共轭梯度法和LBFGS算法，并采用由粗到细的多分辨率优化框架。

5.根据权利要求4所述的基于群配准算法的磁共振图像心肌应变测定方法，其特征在于：

所述目标函数包括：

采用的差异性度量基于已配准电影图像序列的全局低秩性或局部低秩性。

基于全局低秩性的差异性度量定义如下：将一个电影图像序列中的二维图像展平为列向量，并按时间方向排列成一个Casorati矩阵F，将该矩阵的核范数作为该图像序列的差异性度量：

其中，‖F‖_*代表矩阵的核范数，其定义为F矩阵所有非零奇异值的和，σ_k为F的第k个非零奇异值，rank()为F的秩；

基于局部低秩性的差异性度量定义如下：从一个电影图像序列中沿空间方向等间隔地提取多个图像块，并基于各个图像块所携带的时空信号分别构造Casorati矩阵，计算各个Casorati矩阵的核范数，再将所有Casorati矩阵的核范数的和作为该图像序列的差异性度量：

其中，B_m为由第m个图像块构成的Casorati矩阵，M为图像块的数目。

6.根据权利要求4所述的基于群配准算法的磁共振图像心肌应变测定方法，其特征在于：

所述目标函数包括：

采用的正则项包括空间正则项与时间正则项；空间正则项为基于一阶差分的扩散平滑项或基于二阶差分的薄板弯曲能；时间正则项为位移场沿时间维度的一阶或二阶差分的平方和；时间正则项中的差分可为循环差分，以使最后一帧图像的形变与第一帧图像的形变保持连续；时间与空间正则化的强度由两个正则化系数分别控制。

7.根据权利要求4所述的基于群配准算法的磁共振图像心肌应变测定方法，其特征在于：

所述优化策略包括：

该群配准算法迭代求解最小化问题获得最优的位移场，使用算法包括梯度下降法、共轭梯度法和LBFGS算法；该群配准算法采用了由粗到细的多分辨率优化框架，先配准较低分辨率的图像，然后用得到的控制点网格初始化较高分辨率的配准；在这一框架下，群配准算法先在低分辨率时产生全局形变，将目标对齐至预设程度，在高分辨率时产生局部形变，进行调整。