[发明专利]一种肝脏多相期CT图像融合方法

摘要

本发明公开了一种肝脏多相期CT图像融合方法，首先利用基于联合直方图的多分辨率CT图像配准方法对源图像序列进行粗配准，接着结合置信连接的区域生长算法实现了肝脏的图像自动分割和基于梯度向量流snake模型的肝脏图像分割，有效的提取肝脏的边缘信息；再对肝脏图像进行基于定向区域生长算法的血管提取，接着对肝实质图像进行基于B样条自由形变变换和基于空间加权互信息的肝脏非刚性配准，精确找到空间同一位置的图像对；最后基于小波变换进行图像融合。本发明针对肝脏CT图像的特点，将图像分割和图像配准过程结合到图像的融合过程中，从而大大提高了融合的精度。

主权项

一种肝脏多相期CT图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、输入肝脏动脉期图像序列A和肝脏静脉期图像序列B；步骤二、利用基于联合直方图的多分辨率CT图像配准方法进行粗配准，对于图像序列A中每一张CT图像，在图像序列B中找到空间位置相同的CT图像；即得到与源图像序列A对应的图像序列C；步骤三、对图像序列A进行基于置信连接的自动肝脏图像分割，得到分割后肝脏图像序列D；步骤四、利用步骤三分割后所得肝脏的轮廓线作为图像序列C的初始轮廓；对图像序列C进行基于梯度向量流snake模型的肝脏分割，得到分割后图像序列E；步骤五、分别对肝脏图像序列D，图像序列E进行基于定向区域生长算法的血管提取；5a)对肝脏图像灰度分析选取血管根部的种子点；5b)使用定向区域生长算法对血管进行分割；5c)肝脏图像序列D经血管提取后得到肝实质图像序列F，肝脏图像序列E经血管提取后得到肝实质图像序列G，输出图像序列F和肝实质图像序列G；步骤六、利用基于B样条的自由形变变换和基于空间加权互信息的非刚性配准方法进行细配准，对上面步骤分割提取后的肝实质进行处理，即对于肝实质图像序列F中每一张CT图像，在肝实质图像序列G中进行配准；步骤七、基于小波变换进行图像融合。