[发明专利]基于不连续运动的肝部三维多模态图像配准方法

说明书

本发明公开一种基于不连续运动的肝部三维多模态图像配准方法，其包括以下步骤：对获取的原始肝部序列图像进行预处理和刚性配准；采用结合三阶B样条函数的自由形变模型模拟肝部图像的弹性形变，采用基于全变分的正则项和混合测度来构建代价函数，衡量两幅图像的相似性程度，采用有限内存拟牛顿插值法来优化求解代价函数。本发明提供的基于不连续运动的肝部三维多模态图像配准方法，避免了现有技术中二范数作为正则项导致全局平滑的结果，能够很好的保留肝部器官运动导致的边界不连续性，配准精度高。

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于不连续运动的肝部三维多模态图像配准方法。

背景技术

在图像配准当中，通常希望得到的是一个全局平滑的位移场，但是当人体进行呼吸运动时，肺部和肝部这些器官和它们周围组织之间会存在一个相对的滑移运动，此时器官的运动和它们边界的运动是断裂的，因此会在肺和胸膜之间、肝部和腹壁之间会产生一个不连续的位移场，传统的保证全局平滑的代价函数约束项已经不适用于这种特殊的情况。

现有技术中，处理这类不连续位移场的配准问题比较主流的方法是基于分割的运动掩膜法，运动掩膜法仅能保留器官运动的真实性，不能够反应器官外部组织的有效的位移场；运动掩膜法还需要一个初始的分割操作，这对于难以分割的腹部器官来说并不适用。另外，一些基于扩散模型的配准方法被提出，如方向相关的正则项，基于Demons的自适应正则项等方法，这些方法基于非参的形变模型，没有显式的表达式来进行最优化的求解。

发明内容

针对上述技术中存在的不足之处，本发明提供一种基于不连续运动的肝部三维多模态图像配准方法，避免了现有技术中二范数作为正则项导致全局平滑的结果，能够很好的保留肝部器官运动导致的边界不连续性，配准精度高。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，本发明通过以下技术方案实现：

本发明提供一种基于不连续运动的肝部三维多模态图像配准方法，其包括以下步骤：

对获取的原始肝部序列图像进行预处理和刚性配准；

采用结合三阶B样条函数的自由形变模型模拟刚性配准后肝部图像的弹性形变，采用基于全变分的正则项和混合测度来构建代价函数，衡量两幅图像的相似性程度；采用基于图像的多分辨率金字塔的优化策略，利用有限记忆拟牛顿插值法来优化所述代价函数，求得最优的变换解。

优选的是，模拟弹性形变，包括以下步骤：

定义所述肝部三维CT图像为参考图像，定义所述肝部三维MR图像为浮动图像，分别加载所述参考图像和所述浮动图像；

对所述浮动图像进行弹性形变，并采用结合三阶B样条函数的自由形变模型来模拟所述浮动图像的弹性形变；设所述浮动图像的图像域为Φ，包含n_x×n_y×n_z个间距为δ的控制点，则，

U是所述浮动图像的位移，φ为所述浮动图像的控制点，(x,y,z)为所述浮动图像上的像素点；(p_x,p_y,p_z)是距离像素点最近的控制点，l、m、n分别表示像素点(x，y，z)周围的4*4*4控制点，且u,v,w是浮动图像上的像素点在x，y，z三个方向上与控制点间的距离，且B_th表示三阶B样条的基函数。

优选的是，所述浮动图像的控制点网格间距设为7*7*7mm，所述浮动图像上每个像素点的形变由周围64个控制点的形变决定。

优选的是，所述混合测度，指的是基于归一化互信息的相关比，公式如下：

CRMI(M,F；φ)＝(2-NMI(M,F；φ))·(1-CR(M,F；φ))；