一种基于多序列医学图像的血管配准方法

摘要

一种基于多序列医学图像的血管配准方法，包括以下步骤：1)获取多序列医学血管图像，选定一个序列图像为配准的参考图像，其他序列图像作为浮动图像；2)对所述多序列医学血管图像进行去噪处理；3)血管边缘的shape context描述；4)边缘点匹配；5)滤除误匹配；6)边缘校正与插值：根据匹配点对血管壁做迭代演化，使形变后的参考图像与浮动图像血管轮廓能量函数E(p_i,q_j)达到最小，根据边缘校正后的结果，采用样条插值的方法对浮动图像的局部血管区域做插值，最终得到配准后的结果。本发明提供一种精度较高的基于多序列医学图像的血管配准方法。

主权项

一种基于多序列医学图像的血管配准方法，其特征在于：所述配准方法包括以下步骤：1)获取多序列医学血管图像，选定一个序列图像为配准的参考图像，其他序列图像作为浮动图像；2)对所述多序列医学血管图像进行去噪处理；3)血管边缘的shape context描述，血管内外壁分别记为C_lumen(X)，C_wall(X)，X代表边缘点坐标，边缘上每一点分别用Shape Context描述子统计其直方图；4)边缘点匹配根据参考图像血管边缘点与浮动图像血管边缘点的代价函数C_i,j，$C_{i,j}\equiv c(p_i,q_j)=\frac{1}{2}\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}\frac{{[h_i\left(k\right)-h_j\left(k\right)]}^2}{h_i\left(k\right)+h_j\left(k\right)}---\left(1\right)$其中，p_i和q_j分别代表颈动脉血管参考图像序列和浮动图像序列的边缘点集，h_i(k)、h_j(k)分别代表参考图像边缘点直方图和浮动图像边缘点直方图，K表示匹配点对的个数；匹配准则是最小化匹配代价函数H(π)：$H\left(\pi \right)=\underset{i}{\Sigma }C(p_i,q_{\pi }\left(i\right))---\left(2\right)$式中π表示匹配点对的排列。匹配流程如下：(4.1)现有p_i和q_j两个边缘点集，对于P_i中的点i，分别寻找Q_j中Cost值最小的点j；(4.2)将匹配的信息保存；(4.3)重复(4.1)，对剩余的点进行匹配，直到所有点全部匹配完成；(4.4)判断H(π)是否为最小，否则重复步骤(4.1)～(4.3)；5)滤除误匹配步骤4)的匹配过程存在误匹配点对，消除误匹配过程如下：(5.1)计算匹配点对(p_i，q_j)之间的距离D_(i,j)；D_(i,j)＝||p_i|‑|q_i||,(i,j)∈π   (3)其中，π表示边缘点的匹配排列；(5.2)统计D_(i,j)分布情况，求其概率密度函数，式(4)，(5)分别表示其距离分布的均值mean(D_(i,j))和方差sigma(D_(i,j))：$\mathrm{mean}\left(D_{(i,j)}\right)=\frac{1}{k}\underset{(i,j)\in \Omega }{\Sigma }{D}_{(i,j)}---\left(4\right)$$\mathrm{sigma}\left(D_{(i,j)}\right)=\sqrt{\frac{1}{k}\underset{(i,j)\in \Omega }{\Sigma }{|\mu -D_{(i,j)}|}^2}---\left(5\right)$式中Ω代表匹配点对的集合，k是匹配点对个数，μ代表式(4)的均值mean(D_(ij))。根据式(4)，(5)求其概率密度函数P(D_(i,j))：$P\left(D_{(i,j)}\right)=\frac{1}{\sqrt{2\pi }\mathrm{sigma}\left(D_{(i,j)}\right)}\times \exp (-\frac{\left(\mathrm{mean}(D_{(i,j)}-D_{(i,j)})\right)}{2{\left(\mathrm{sigma}\left(D_{(i,j)}\right)\right)}^2})---\left(6\right)$(5.3)滤除误匹配，依据小概率事件理论把匹配点间的距离大于Γ的情况视为误匹配点对，予以滤除；Γ＝mean(D_(i,j))+2.58*sigma(D_(i,j))   (7)6)边缘校正与插值为了实现参考图像与浮动图像血管组织的像素级配准，根据匹配点对血管壁做迭代演化，使形变后的参考图像与浮动图像血管轮廓能量函数E(p_i,q_j)达到最小；$E(p_i,q_j)=\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}{|p_i-q_j|}^2,(i,j)\in \pi ---\left(8\right)$式中，p_i和q_j分别代表颈动脉血管参考图像序列和浮动图像序列的边缘点集，π表示匹配点排列顺序，K表示匹配点对的个数；根据边缘校正后的结果，采用样条插值的方法对浮动图像的局部血管区域做插值，最终得到配准后的结果。