[发明专利]基于脑功能模板的多模态医学图像配准方法

摘要

本发明公开的基于脑功能模板的多模态医学图像配准方法，其步骤为：图像提取单元提取原始的多模态医学图像；空间变换获取模块对原始的多模态医学图像进行分析，获得空间变换信息；图像识别模块识别多模态医学图像之解剖学图像中的病灶区；利用空间变换信息，计算并获取对应多模态医学图像之功能性图像的相应病灶信息；将获取的功能性图像的病灶区域信息，通过信息量化模块配准，并显示在功能性图像的对应区域；根据空间点源坐标自动判断图像配准是否出现跨越脑功能区的情况。本发明更精准实现多模态脑部医学图像的配准，可在一幅图像上同时清楚地显示脏器功能代谢信息和脏器的功能信息。

主权项

1.基于脑功能模板的多模态医学图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，图像提取单元提取原始的多模态医学图像；

S2，空间变换获取模块对原始的多模态医学图像进行分析，获得空间变换信息；

S3，ROI信息识别单元识别多模态医学图像之解剖学图像中的病灶区；

S4，利用步骤S2中的空间变换信息，计算并获取对应多模态医学图像之功能性图像的相应病灶信息；

S5，将步骤S4中获取的功能性图像病灶区域信息，通过信息量化模块配准并显示在功能性图像的对应区域；

S6，利用玻尔脑定量分析系统对病灶区域进行脑功能区判断，根据空间点源坐标自动判断图像配准是否出现跨越脑功能区的情况，去除超出脑功能区的病灶。

2.根据权利要求1所述多模态医学图像配准方法，其特征在于，在步骤S1中，所述多模态医学图像包括解剖学图像及功能性图像，其中，解剖学图像包括CT、MRI、B超，功能性图像包括SPECT、PET。

3.根据权利要求1所述多模态医学图像配准方法，其特征在于，在步骤S2中，所述空间变换是基于交互信息达到最大值的空间变换。

4.根据权利要求1所述多模态医学图像配准方法，其特征在于，在步骤S2中，所述空间变换的步骤包括：

S2‑1，对于待配准的图像，以一副图像作为参考图像，另一幅为浮动图像，定义一个统一的坐标系，确定图像之间的空间变换形式；

S2‑2，根据坐标变换信息，将浮动图像中的点变换到参考图像坐标系中，对变换后的非整数坐标上的点进行灰度插值，计算两幅图像件的互信息；

S2‑3，通过优化算法，不断地改变空间变换参数的值，确定使互信息达到最大值对应的空间变换参数。

5.根据权利要求4所述多模态医学图像配准方法，其特征在于，在步骤S2‑1中，所述空间变换形式包括刚体变换、仿射变换、投影变换及非线性变换。

6.根据权利要求4所述多模态医学图像配准方法，其特征在于，在步骤S2‑2中，所述灰度插值包括最邻近插值、三线性插值及部分体积分布插值。