[发明专利]多模态医学影像配准方法

说明书

技术领域

本发明涉及医学影像技术，尤其涉及一种基于虚拟仿真技术的多模态医学影像配准方法。

背景技术

多模态影像融合引导技术是通过将不同成像设备获取的影像进行配准融合来辅助医生进行手术操作。超声成像具有适应面广、价格低廉、无辐射、快捷及无创等优点，已广泛应用于医学领域；目前，国内外的神经外科和腹部手术中，医生基本上采用超声设备来进行实时监测，以提高手术的安全性和成功率。MRI能提供软组织高对比度、高分辨率的影像，且辐射少，已经逐渐成为术前采集影像的主流成像设备。术前采集MRI影像并进行三维重建，而术中实时的采集超声影像，通过精确、实时的配准算法，实现超声与核磁双模导航，医学技术领域已开展了相关研究及应用。

多模态影像融合引导技术的核心就是需要实时、准确的配准算法。而现有的多模态融合算法没有从不同模态物理成像机制方面进行探索，因此多模影像配准一直是一个技术难题，再加上超声影像本身结构信息不是很明显，其准确性很难得到保证，如何自动快速实现MRI影像和超声影像配准融合，目前还没有很好的实现方法，而且存在很多挑战性难题。由于两种不同成像模态的影像具有不同的物理特征属性以及超声影像本身的质量问题，大部分配准方法是手动的，还很难实现一个准确、快速、智能的配准方法。在目前的MRI和超声配准方法中，基本上是采用外部标志点的方式进行配准，对于非侵式的标志点方法很难实现非刚体变换，而侵入式的植入外部标志点，又直接给病人带来痛苦，尤其对于小孩、老人等体弱病人，一般无法实现标志点的植入。

目前医学影像配准方法主要有：一种基于影像特征信息的配准，通过对提取待配准影像上的共性特征信息，如：点、线、面等信息，然后建立目标优化函数，通过优化算法实现影像变换矩阵的求解，但是这类方法的精度很大程度上依赖于特征点的提取精度，抗噪声性能较差，而且对于医学影像，有效的特征信息非常少，如超声影像，影像本身信噪比不高，特征信息更少。另外一种是基于影像灰度信息的配准，一方面本身计算量大，更重要的是另一方面由于不同模态影像数据之间无可比性、像素大小也不一致，因此很难通过基于灰度信息有效的实现影像配准目的。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种可解决上述技术问题的多模态医学影像配准方法。

一种多模态医学影像配准方法，其基于虚拟仿真技术，所述多模态医学影像配准方法包括如下步骤：

步骤S11、分别获取MRI影像和真实的超声影像；

步骤S12、对所述MRI影像进行手动阀值分割，得到各个组织器官的对应直方图；

步骤S13、根据所述直方图确定所述各个组织器官的阻抗值；

步骤S14、利用所述阻抗值仿真计算超声影像，得到虚拟仿真的超声影像；

步骤S15、对所述虚拟仿真的超声影像和所述真实的超声影像进行相似性测量，得到测量值；

步骤S16、根据所述测量值对步骤S14中的参数进行优化，直到所述测量值达到设定的阀值范围，即完成影像配准。

本发明一较佳实施方式中，步骤S11中，所述MRI影像和所述真实的超声影像分别由MRI成像设备和超声成像设备获得。

本发明一较佳实施方式中，步骤S12中，所述手动阀值分割通过多阀值的方法，手动设置阀值范围。

本发明一较佳实施方式中，步骤S13包括：对所述直方图进行均一化处理，并根据所述直方图计算核磁三维空间每个体素属于对应组织器官的概率，同时通过比例系数加权来确定不同组织器官的阻抗值。

本发明一较佳实施方式中，步骤S14中，计算超声影像时：

反射信号的能量大小由反射系数决定，其中，Z₁和Z₂表示人体组织器官的超声阻抗值，阻抗值大小由组织密度ρ和声速c来确定Z＝ρc，透过分界面的能量大小由透射系数α_t＝1-α_r确定；

散射信号的强度利用朗伯散射模型来计算，散射信号的幅度为其中，I_i(·)为入射波束大小，为入射波束的单位方向向量，为分界面的法向矢量；