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三维医学图像配准方法、装置、电子设备及存储介质
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-09-08 15:12:55
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：天津市滨海新区| 宋学姮 | 2023-09-26 12:05:42
本申请涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种三维医学图像配准方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：从移动图像上确定与参考图像上预设的参考点相匹配的目标点；其中，所述参考点预设有一个或多个，因此，所述目标点也具有一个或多个，可以实现参考图像上参考点与移动图像上目标点的匹配；根据所有所述目标点的所述位移偏差，确定所述移动图像的全局位移量，可以对移动图像中的所有目标点进行约束，建立所有目标点之间的空间关系；根据所述全局位移量配准所述移动图像，可以使得配准后的移动图像中的点尽可能符合解剖结构的要求。
1.一种三维医学图像配准方法，其特征在于，所述方法包括：
从移动图像上确定与参考图像上预设的参考点相匹配的目标点，并获取所述目标点相对于所述参考点的位移偏差；所述参考点预设有一个或多个；
根据所有所述目标点的所述位移偏差，确定所述移动图像的全局位移量；
根据所述全局位移量配准所述移动图像。
2.根据权利要求1所述的三维医学图像配准方法，其特征在于，所述从移动图像上确定与参考图像上预设的参考点相匹配的目标点，并获取所述目标点相对于所述参考点的位移偏差之前，所述方法还包括：
利用编码器提取所述参考图像的特征图和所述移动图像的特征图。
3.根据权利要求2所述的三维医学图像配准方法，其特征在于，所述从移动图像上确定与参考图像上预设的参考点相匹配的目标点，并获取所述目标点相对于所述参考点的位移偏差，包括：
根据对所述参考图像的特征图、所述移动图像的特征图以及所述参考点，确定与所述参考点匹配的目标点，并获取所述位移偏差。
近几年许多学者提出了很多三维图像配准方法，这些方法总体可以分为三类：经典的迭代优化配准算法、基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，简称CNN)的图像配准范式和基于Transformer的配准方法。
经典的迭代优化配准算法在图像配准方面显示出良好的效果，但需要为每一对图像定义一个新的目标函数，使得配准过程耗时且效率低下。
基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，简称CNN)的图像配准范式在训练数据集上学习其模型的参数，以预测未见过的图像对之间的变形场。但目前常用的医学图像配准范式只归纳一个模型基于相似性度量来配准所有图像，对于复杂场景和图像失真的情况会出现错配。
有监督配准引入合成变形场作为监督，而真实的形变场难以获得。为了有效地完成可变形配准的任务，需要推断感兴趣区域细粒度结构的语义对应关系。但由于体积图像的形状和比例各不相同，识别真正匹配的解剖结构具有挑战性。而无监督配准模型只有对应能力而没有感知能力，难以处理模糊的解剖结构上错位的问题。对于初始偏差大的图像对，现有的配准技术往往是配准失效的。
基于Transformer的配准方法更适合用在大变形配准中表征空间关系，在三维配准方面的应用进行了探索。但是主要应用在脑图谱配准，还无法适用于大变形场景。
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本申请实施例中，从移动图像上确定与参考图像上预设的参考点相匹配的目标点；其中，所述参考点预设有一个或多个，因此，所述目标点也具有一个或多个，可以实现参考图像上参考点与移动图像上目标点的匹配；根据所有所述目标点的所述位移偏差，确定所述移动图像的全局位移量，可以对移动图像中的所有目标点进行约束，建立所有目标点之间的空间关系；根据所述全局位移量配准所述移动图像，可以使得配准后的移动图像中的点尽可能符合解剖结构的要求。
本申请实施例附加的方面和优点将在下面的描述部分中给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
技术合作
描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，位置重置模块还可以被描述为“用于根据所述全局位移量配准所述移动图像的位置重置模块”。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
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