[发明专利]基于自适应正则项的滑移图像配准方法

权利要求书

1.一种基于自适应正则项的滑移图像配准方法，其包括依次对器官的两个原始图像进行刚性配准和非刚性配准，其特征在于，所述非刚性配准包括以下步骤：

加载刚性配准后的两个图像，一个作为参考图像，一个作为浮动图像并进行弹性形变；

对所述浮动图像进行弹性形变，包括以下步骤：

选择三次B样条的自由形变模型建立弹性形变模型，定义B_n(t)表示三次B样条的基函数，则

设图像域为Φ，包含n_x×n_y×n_z个间距为δ的控制点，则建立的弹性形变模型为：

其中，u是浮动图像的位移，φ为浮动图像形变网格的控制点；

(p_x,p_y,p_z)是距离像素点最近的控制点：

u,v,w是距离像素点最近的控制点(p_x,p_y,p_z)距离浮动图像上当前像素点的距离：

获取衡量参考图像和弹性形变后的浮动图像之间相似性程度的相似性测度MI(M,F；u)；通过像素点空间位置权重将薄板样条能量算子和全变分算子进行空间加权获取为自适应薄板样条全变分R^TPS-TV(u)的正则项；其中，TPS-TV指薄板样条全变分；根据相似性测度和正则项，计算代价函数C，求函数最优解；

所述代价函数C为：C＝MI(M,F；u)+λR^TPS-TV(u)；

其中，M表示浮动图像，F表示参考图像，u 是图像的位移，λ为正则项的权重因子且取值范围为0-0.1；

其中，通过空间加权获取正则项包括以下步骤：

选择水平集算法实现器官弹性形变后浮动图像的边界检测与分割，并通过能量谱表示像素点到边界的相对距离；

基于能量谱计算像素点空间位置权重w(ο)，则：

c₁和c₂表示距离参数，q(ο)表示水平集分割能量谱；

基于全变分算子R^TV(u)、薄板样条能量算子R^TPS(u)，计算自适应薄板样条全变分R^TPS-TV(u)：则，R^TPS-TV(u)＝w(ο)R^TV(u)+η(1-w(ο))R^TPS(u)；ο(x,y,z)代表图像域，η为经验系数，用于将全变分算子和薄板样条能量算子的值域范围统一。

2.如权利要求1所述的基于自适应正则项的滑移图像配准方法，其特征在于，对器官的两个原始图像进行刚性配准和非刚性配准，包括：

对器官的CT图像或PET图像或MRI图像进行单模配准；或，

对器官的CT图像、PET图像以及MRI图像中的两种图像之间进行多模配准。

3.如权利要求1所述的基于自适应正则项的滑移图像配准方法，其特征在于，获取所述相似性测度函数MI(M,F；u)，包括步骤：

定义所述相似性测度为互信息，则：

其中，M表示浮动图像，F表示参考图像，MI表示互信息；p(m；u)表示浮动图像的边缘概率密度，p(f)表示参考图像的边缘概率密度，p(m,f；u)表示两幅图像的联合概率密度。

4.如权利要求1所述的基于自适应正则项的滑移图像配准方法，其特征在于，c₁为200，c₂为0.45。

5.如权利要求1所述的基于自适应正则项的滑移图像配准方法，其特征在于，λ的值为0.01。

6.如权利要求1所述的基于自适应正则项的滑移图像配准方法，其特征在于，求代价函数C的函数最优解，还包括选择L-BFGS算法作为优化器对代价函数进行优化以获得最优解的步骤。