本发明公开了一种肝脏三维超声与CT图像配准初始化方法、装置、电子设备,其中配准初始化方法包括:训练获得3D神经网络CT分割网络模型和3D神经网络超声分割网络模型;将肝脏CT测试图像输入至3D神经网络CT分割网络模型得到CT分割图像;提取其血管部分,计算血管分支点及分支平面;将实时肝脏三维超声图像输入3D神经网络超声分割网络模型得到超声分割图像;提取其血管部分,计算血管分支点及分支平面;对两分支平面进行变换;计算每对变换后图像的匹配测度得分;找出得分最高的平面对,计算初始化变换矩阵,完成图像配准初始化。本发明能够实现肝脏3D超声与CT图像的自动配准初始化,图像无需任何人工设定参数,自动配准成功率高,配准速度快。
一种肝脏三维超声与CT图像配准初始化方法,其特征在于,包括:
训练获得3D神经网络CT分割网络模型;
训练获得3D神经网络超声分割网络模型;
将肝脏CT测试图像输入至训练好的3D神经网络CT分割网络模型进行分割,得到CT分割图像;
提取CT分割图像中的血管部分;
基于CT分割图像中的血管部分计算血管分支点及分支平面;
将实时肝脏三维超声图像输入至训练好的3D神经网络超声分割网络模型进行分割,得到超声分割图像;
提取超声分割图像中的血管部分;
基于超声分割图像中的血管部分计算血管分支点及分支平面;
对基于超声分割图像获得的分支平面和基于CT分割图像获得的分支平面进行变换;
计算每对变换后的超声分割图像和CT分割图像的匹配测度得分;
找出匹配测度得分最高的平面对,计算初始化变换矩阵,完成肝脏三维超声与CT图像配准初始化。
医学影像分析: 通过将肝脏的三维超声图像与CT图像进行配准初始化,医生可以在一个一致的解剖空间中查看多模态图像,有助于更准确地诊断和治疗规划。
手术规划: 在手术前,医生可以使用配准初始化的图像来规划手术路径和定位目标区域,提高手术的准确性和安全性。
治疗监控: 对于一些需要定期治疗的患者,配准初始化的图像可以用于监控治疗效果,并及时调整治疗方案。
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图像采集: 获取肝脏的三维超声图像和CT图像。这可以通过超声设备和计算机断层扫描(CT)等成像设备完成。
特征提取: 从每个图像中提取关键的解剖学特征,例如血管结构、器官轮廓等。
配准初始化: 利用计算机算法,对超声图像和CT图像进行初始化的配准。这可能包括初始变换参数的估计,如平移、旋转和缩放。
优化: 进行优化步骤,通过最小化图像之间的差异,进一步调整配准参数,以确保最佳的匹配。
验证: 对配准后的图像进行验证,确保解剖结构在配准后仍然保持一致性,以验证配准的准确性。
技术转让
肝脏三维超声与CT图像的配准初始化是医学图像处理领域中的一项重要任务,旨在将来自不同模态的图像进行精确配准,以便更好地理解和分析患者的病理情况。