[发明专利]CT图像的三维融合方法和系统

权利要求书

1.一种CT图像的三维融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取多期的二维CT图像；

选取所述多期的二维CT图像中任意一期的二维CT图像为参考图像，其他期的二维CT图像为待配准图像；

提取所述参考图像和所述待配准图像的特征信息，其中所述特征信息为血管中心线点集；

利用迭代就近点算法对所述参考图像的血管中心线点集和所述待配准图像的血管中心线点集进行点集配准；

在所述参考图像的血管中心线点集与所述待配准图像的血管中心线点集进行点集配准成功时，对所述参考图像和所述待配准图像进行融合，建立三维CT图像。

2.根据权利要求1所述的CT图像的三维融合方法，其特征在于，所述多期的二维CT图像包括平扫期、动脉期、静脉期和延时期的CT二维图像，还包括：

选取所述动脉期的二维CT图像为参考图像，所述平扫期、所述动脉期、所述静脉期的二维CT图像为待配准图像。

3.根据权利要求1所述的CT图像的三维融合方法，其特征在于，在提取所述参考图像和所述待配准图像的特征信息的步骤之前，还包括：

对所述多期的二维CT图像进行分辨率调整。

4.根据权利要求1所述的CT图像的三维融合方法，其特征在于，在提取所述参考图像和所述待配准图像的特征信息的步骤中，包括：

利用K-means聚类算法对所述参考图像和所述待配准图像的血管中心线进行采样，获得所述参考图像的血管中心线点集和所述待配准图像的血管中心线点集。

5.根据权利要求1所述的CT图像的三维融合方法，其特征在于，在利用迭代就近点算法对所述参考图像的血管中心线点集和所述待配准图像的血管中心线点集进行点集配准的步骤中，还包括：

分别计算所述参考图像的血管中心线点集和所述待配准图像的血管中心线点集的重心；

根据所述参考图像的血管中心线点集、所述待配准图像的血管中心线点集、所述参考图像的血管中心线点集的重心和所述待配准图像的血管中心线点集的重心，构造协方差矩阵；

根据所述协方差矩阵构造4×4对称矩阵，并计算所述4×4对称矩阵的最佳特征向量和最佳平移向量；

根据所述最佳特征向量和所述最佳平移向量，获得第一坐标变换向量；

获得所述待配准图像的血管中心线点集根据所述第一坐标变换向量变换后的点云；

以所述参考图像的血管中心点集为参考点云，以所述待配准图像的血管中心线点集根据所述第一坐标变换向量变换后的点云为目标点云，在所述目标点云上查找多个特征点，获得特征点集；

计算所述特征点集中的每一个点在所述参考点云上的最近点，获得最近点集；

根据所述最近点集和所述参考点集计算第二坐标变换向量和误差；

在所述误差大于设定值时，根据所述第二坐标变换向量对所述特征点集进行变换，并根据变换后的所述特征点集更新所述最近点集，且根据更新后的所述最近点集计算所述第二坐标变换向量和所述误差，直至所述误差小于设定值时，根据所述第二坐标变换向量对所述目标点云进行变换，并将变换后的所述目标点云配准到所述参考点云，获得最终的配准结果；

在所述最终的配准结果满足预设的条件时，判定所述参考图像的血管中心线点集与所述待配准图像的血管中心线点集进行点集配准成功。

6.根据权利要求1-5任一项所述的CT图像的三维融合方法，其特征在于，在对所述参考图像和所述待配准图像进行融合，建立三维CT图像的步骤中，还包括：

提取所述参考图像和所述待配准图像中的目标血管特征、目标器官特征或目标组织特征；

根据所述目标血管特征、所述目标器官特征或所述目标组织特征在同一三维数据场中建立并显示所述三维CT图像。

7.根据权利要求6所述的CT图像的三维融合方法，其特征在于，还包括：

利用海森矩阵特征值算法对所述目标血管、所述目标器官或所述目标组织进行增强显示。