[发明专利]一种CAG图像序列的弹性配准方法

摘要

一种CAG图像序列的弹性配准方法，它首先从各帧CAG图像中提取出主要血管分支的单像素、8-连通的骨架，并将其表示成像素点的有序集合；然后通过使预先设定的配准误差函数最小，找到各血管分支相邻时刻两个血管骨架点集合之间的对应关系。本发明利用预先设定的配准误差函数对X射线冠状动脉造影图像序列中的各相邻帧进行弹性配准，找到血管投影骨架点之间的对应关系，为准确获取心动周期中冠状动脉的运动和变形信息，进而分析心脏的运动情况，以及冠脉血管的动态三维重建创造了便利条件。

主权项

1.一种CAG图像序列的弹性配准方法，其特征是，所述方法首先从各帧CAG图像中提取出主要血管分支的单像素、8-连通的骨架，并将其表示成像素点的有序集合；然后通过使预先设定的配准误差函数最小，找到各血管分支相邻时刻两个血管骨架点集合之间的对应关系，具体步骤如下：a. 采用自适应灰度阈值法对CAG图像进行分割：遍历整幅图像，对每一个像素，确定以其为中心的一个大小为(2S+1)×( 2S+1)像素的正方形邻域，以邻域内的灰度均值和标准偏差之和作为像素的灰度阈值：，其中是图像分割前像素的灰度值，是以像素为中心的、大小为(2S+1)×( 2S+1)像素的正方形邻域内的灰度均值，式中，S为正方形邻域的半宽度，单位为像素，i和j分别为像素的横坐标和纵坐标，u和v分别是横坐标和纵坐标的偏移量；将灰度大于或等于阈值的像素灰度赋值255，作为背景；否则赋值0；b. 采用区域生长法对自适应灰度阈值分割后得到的二值图像进行处理，完成对血管树的提取；c.对于经过上述处理后获得的二值图像，采用基于活动轮廓模型的冠状动脉血管段运动跟踪方法，提取出单像素宽、8-连通的血管骨架；d.对于两帧图像中的某一血管分支，分别将其骨架表示为像素点的有序集合：，，其中，和分别为集合和中像素点的个数（这里假设），表示骨架中的第个像素，表示骨架中的第个像素，和为像素的坐标；e. 设定配准误差函数：，其中：和分别是中与和相匹配的点的序号；和是互相匹配的像素点之间的运动向量：，，和分别是血管骨架和在第点和第点处的曲率；通过使配准误差函数最小，找到点集和之间的最优匹配，即为中的每个元素（）找到其在中与之相对应的元素：。