[发明专利]基于稀疏表示的快速精确非线性配准立体医学影像的方法

权利要求书

1.基于稀疏表示的快速精确非线性配准立体医学影像的方法，其特征在于，使用模板图像和目标图像检测的标记对应点，通过查找建立的变形场字典和对应点字典，得到稀疏组合系数，该系数能融合变形场字典的相应实例，获得目标图像的最终变形场，将目标图像配准到模板图像上；

所述方法包括如下步骤：

a)使用一组训练图像产生变形场字典和对应点字典，

其中：给定模板图像和一组训练图像集，所述模板图像使用手工标记或者自动的标记点检测器产生其上的P个标记点，每一个训练图像使用类似的方法分别产生其上的P个模板标记点的对应点，通过所述的标记对应点插值产生相应训练图像的变形场，训练集上的这组标记对应点以及所得的相应的变形场可以分别依次存放，产生这组训练集的对应点字典和变形场字典；

b)给定目标图像的对应点，从对应点字典中得到稀疏组合系数，

其中：当已知任一目标图像的P个模板标记对应点时，则使用公式(1)查找步骤a)所得的对应点字典，得到能够最优组合产生这组对应点的对应点实例，以及最优稀疏组合系数；

$\hat{w}=\arg \underset{w}{min}\left|\right|A_{L}w-y_L\left(S\right)|{|}_2^2+\mathrm{\ρ}|\left|w\right|{|}_2^2+\mathrm{\λ}\left|\right|w|{|}_1---\left(1\right)$

其中，系数ρ是l₂-范式的正则化参数，λ是l₁-范式的正则化参数，均为定义在区间[0,1]的比例数值，加权矢量w被称之为稀疏系数，A_L表示已经建立的对应点字典，y_L(S)表示对应点矢量；

c)使用所得的稀疏组合系数，通过融合变形场字典中的相应变形实例，得到目标图像的最终的变形场，该变形场将目标图像映射到模板图像的空间，

其中：使用步骤b)所得的稀疏组合系数，通过融合步骤a)所得的变形场字典中的相应变形实例，得到目标图像的最终的变形场，该变形场将目标图像映射到模板图像的空间。