基于高阶统计形变模型的脑图谱与脑图像配准方法

摘要

本发明提供一种基于高阶统计形变模型的脑图谱与脑图像配准方法，具体过程为：步骤一、选取三维脑图谱I，选取N幅三维脑图像M_i作为训练样本，采用仿射配准法，将M_i配准到三维脑图谱I上得到然后采用非刚体配准方法将图像配准到三维脑图谱I上，得到一系列变形场矢量f_i；步骤二、变形场矢量f_i构成一个4阶张量A_i，求解所述张量A_i的均值并令将的估计值用一个低维4阶核心张量和4个基矩阵表示；最小化获得基矩阵的最优解；将变形场矢量构成的张量A_i通过一个低维4阶核心张量以及最优解表示；步骤三、基于获得的A_i对所需配准的图形进行变形，得到S^D；步骤四、采用非刚体配准方法将图像S^D配准到脑图谱I上。

主权项

一种基于高阶统计形变模型的脑图谱与脑图像配准方法，其特征在于，具体过程为：符号定义：令符号F_×n表示张量F的模式n矩阵；步骤一、选取大小为N_x×N_y×N_z的三维脑图谱I，选取N幅三维脑图像M_i作为训练样本，i＝1,2,…,N；首先采用仿射配准法，将各三维脑图像M_i配准到三维脑图谱I上，得到N幅图像并记为然后采用非刚体配准方法将图像配准到三维脑图谱I上，若存在失配的情况时，则修改非刚体配准方法的配准参数，保证最终将图像都配准到三维脑图谱I上，得到一系列变形场矢量f_i，f_i的大小为N_x×N_y×N_z×3，且变形场矢量f_i构成一个4阶张量A_i；步骤二、求解所述张量A_i的均值并令将的估计值用一个低维4阶核心张量和4个基矩阵U⁽¹⁾,U⁽²⁾,U⁽³⁾,U⁽⁴⁾表示，即最小化获得U⁽¹⁾,U⁽²⁾,U⁽³⁾,U⁽⁴⁾的最优解将变形场矢量构成的张量A_i通过低维4阶核心张量以及步骤三中得到的最优解表示，即：进行步骤二后，得到简化后的4阶张量A_i；步骤三、对于任意一个需要配准的脑图像S，用仿射配准法将其配准到脑图谱I上，得到图像S^A；然后对低维4阶核心张量进行优化，计算出优化后的A_i，并将优化后的A_i作用到图像S^A上得到图像S^D；若此时图像S^D和脑图谱I的相似度满足预设要求，则直接进入步骤四，否则继续优化直至图像S^D和脑图谱I的相似度满足预设要求为止，然后进入步骤四；步骤四、采用非刚体配准方法将图像S^D配准到脑图谱I上。