[发明专利]一种图像配准方法和装置

说明书

本公开涉及一种图像配准方法和装置。包括：获取待配准的第一图像和第二图像；将所述第一图像和所述第二图像输入至图像配准模型，经所述图像配准模型输出所述第一图像和所述第二图像的配准图像，其中，所述图像配准模型被设置为根据待配准样本图像像素到参考样本图像像素的位置变换关系训练获得。本公开实施例中，基于深度学习的配准方法，能够在保证图像配准稳定效果的同时，显著地提升配准速度。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像配准方法和装置。

背景技术

图像配准是通过一些空间变换，将一幅或多幅原图像映射到目标图像上，并使得原图像和目标图像中对应的物理点(像素点)在配准后的图像上具有相同的空间位置。在对医学图像进行分析时，经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析，得到患者多方面的综合信息，使得医生能够从各个角度观察图像中的病灶结构。帮助医生进行医疗诊断、制定手术计划和治疗计划。

图像配准分为刚性配准和柔性配准，其中刚性配准是一种全局的变换，包括对图像中的像素(或体素)进行旋转、缩放、平移等仿射变换，但是，刚性配准无法模拟图像之间局部几何差异。柔性配准则对医学图像中的像素位置进行非线性变换，可以模拟图像之间的局部差异。相关技术中，在刚性配准过程中，常采用梯度下降法、牛顿法、遗传算法等算法，都需要进行完整优化迭代过程，因此，刚性配准配准速度慢，无法满足实际的应用需求。

因此，相关技术中亟需一种有效的图像配准方法以缩短图像配准的时间。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像配准方法和装置。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像配准方法，包括：

获取待配准的第一图像和第二图像；

将所述第一图像和所述第二图像输入至图像配准模型，经所述图像配准模型输出所述第一图像和所述第二图像的配准图像，其中，所述图像配准模型被设置为根据待配准样本图像像素到参考样本图像像素的位置变换关系训练获得。

在一种可能的实现方式中，所述位置变换关系包括线性位置变换关系和/或非线性位置变换关系。

在一种可能的实现方式中，所述图像配准模型被设置为根据待配准样本图像像素到参考样本图像像素的位置变换关系训练获得，包括：

获取样本集合，所述样本集合包括多个待配准样本图像和参考样本图像；

构建图像配准模型，所述图像配准模型中设置有训练参数；

分别对所述待配准的样本图像和所述参考样本图像进行特征提取，确定所述待配准样本图像的特征到所述参考样本图像的对应特征之间的位置变换关系；

将所述待配准的样本图像的像素按照所述位置变换关系映射到目标像素位置，得到配准样本图像；

基于所述配准样本图像像素位置与所述参考样本图像像素位置之间的差异，对所述训练参数进行迭代调整，直至所述差异满足预设要求。

在一种可能的实现方式中，所述图像配准模型包括第一图像配准模型和第二图像配准模型，其中，所述第一图像配准模型被设置为根据待配准样本图像像素到参考样本图像像素的线性位置变换关系训练获得，所述第二图像配准模型被设置为根据待配准样本图像像素到参考样本图像像素的非线性位置变换关系训练获得。

在一种可能的实现方式中，所述位置变换关系包括第一位置变换关系和第二位置变换关系，所述图像配准模型被设置为根据待配准样本图像像素到参考样本图像像素的位置变换关系训练获得，包括：

获取样本集合，所述样本集合包括多个待配准样本图像和参考样本图像；