[发明专利]一种三维医学图像中标记点序列的自动识别方法

摘要

本发明涉及一种三维医学图像中标记点序列的自动识别方法，包括以下步骤：1)选取标定标尺，并读取所选取的标定标尺信息；2)读取经CBCT或CT扫描的具有标定标尺及标记点的DICOM图像；3)对获取的DICOM图像进行阈值分割并提取生成多边形数据；4)根据获取的标定标尺的信息，对多边形数据进行筛选，获得DICOM图像中的图像标记点；5)分别计算图像标记点中的每两个图像标记点之间的距离；6)对获取的图像标记点进行初次匹配，完成图像标记点筛选和排序，得到标尺标记点向量和与其一一对应的图像标记点向量；7)计算标尺标记点向量和图像标记点向量之间的旋转矩阵和反带误差；8)判断反带误差是否小于目标误差，否，则进入步骤6)再次进行筛选和排序，是，则将步骤6)输出的结果作为匹配结果。本发明能够快速、准确识别多个图像标记点。

主权项

1.一种三维医学图像中标记点序列的自动识别方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)选取具有至少4个标记点的标定标尺，读取所选取的标定标尺信息，其中，标定标尺信息包括标定标尺的标记点信息和对标记点是否进行分组的信息；/n2)读取标定标尺信息，并读取经CBCT或CT扫描的具有标定标尺及标记点的DICOM图像；/n3)对DICOM图像进行阈值分割，并提取生成多边形数据；/n4)根据获取的标定标尺的信息，对多边形数据进行筛选，获得DICOM图像中的图像标记点；/n5)分别计算图像标记点中的每两个图像标记点之间的距离；/n6)对获取的图像标记点进行初次匹配，完成图像标记点筛选和排序，得到标尺标记点向量和与其一一对应的图像标记点向量，其中，将标定标尺上的标尺标记点定义为两组，分别为组A和组B，当组A和组B中的至少一组标尺标记点个数在3个以上时，上述过程包括以下内容：/n6.1)对组A进行初次匹配，具体过程为：/n6.1.1)将组A的所有标尺标记点每三个组成一个三角形，并从组A的所有标尺标记点组成的三角形中选取一个三角形作为标尺三角形模板；/n6.1.2)将图像标记点中的每三个图像标记点组成一个图像三角形，并根据计算的每两个图像标记点之间的距离，判断图像三角形是否存在与标尺三角形模板全等的三角形，不存在，则输出空，进入步骤6.4)；存在，则进入步骤6.1.3)；/n6.1.3)按照顶点对应的关系，分别获取已经完成匹配的标尺三角形模板和图像三角形的顶点，以形成一对全等三角形匹配点对作为匹配标记点对序列，编号保存形成匹配标记点对序列；/n6.1.4)选取组A中除组成标尺三角形模板外的标尺标记点中的一点作为目标点，根据与三角形模板相匹配的图像三角形在步骤4)获取的图像中寻找与目标点对应的图像标记点；/n6.1.5)判断是否存在与目标点对应的图像标记点，不存在，则输出步骤6.1.3)保存的匹配标记点对序列；存在，则进入步骤6.1.6)；/n6.1.6)将目标点及与其对应的图像标记点，加入匹配标记点对序列中，并编号保存；/n6.1.7)判断组A的标尺标记点中是否存在剩余标尺标记点，不存在，则输出保存的所有匹配标记点对序列；存在，则进入步骤6.1.4)；/n6.2)按照与步骤6.1)中组A完全相同的操作步骤，对组B进行初次匹配；/n6.3)将组A和组B输出的所有匹配标记点分别保存形成标尺标记点向量和与其一一对应的图像标记点向量，保存并输出到步骤7)；/n6.4)判断组A和组B是否均输出空，若组A和组B中只有一个输出空，则进入步骤6.5)；若均输出空，则进入步骤6.7)；/n6.5)组A输出不为空、组B输出为空和组B输出不为空、组A输出为空，两种情况的操作步骤完全相同，均是根据输出不为空组的匹配标记点对序列，在步骤4)获取的图像中寻找与输出为空组的标尺标记点对应的图像标记点，并将匹配点对加入匹配标记点对序列中，并进入步骤6.6)；/n6.6)将步骤6.5)获取的所有匹配标记点对序列，分别保存形成标尺标记点向量和与其一一对应的图像标记点向量，保存并输出到步骤7)；/n6.7)从组A和组B的所有标尺标记点中各任选取2个以上标尺标记点形成新的包括4个以上标尺标记点的组C；按照与步骤6.1)中组A完全相同的操作步骤，对组C进行初次匹配；并将获取的所有匹配标记点对序列，分别保存形成标尺标记点向量和与其一一对应的图像标记点向量，保存并输出到步骤7)；7)计算标尺标记点向量和图像标记点向量之间的旋转矩阵，并根据旋转矩阵计算结果计算反带误差；/n8)判断反带误差是否小于目标误差，如果否，则进入步骤6)再次进行筛选和排序；如果是，则将步骤6)输出的标尺标记点向量和与其一一对应的图像标记点向量输出作为匹配结果。/n