[发明专利]海量脑图像数据集的三维非线性配准方法及系统

摘要

本发明涉及一种海量脑图像数据集的三维非线性配准方法及系统，所述海量脑图像数据集的三维非线性配准方法，包括以下步骤：S0.降采样步骤；S1.低分辨图像配准步骤，其中包括：S11.线性配准步骤；S12.非线性配准步骤；S2.高分辨图像快速变换步骤，其中包括：S21.高分辨配准的变换矩阵计算步骤；S22.高分辨配准后空间范围计算步骤；S23.分块步骤；S24.高分辨非线性变换步骤。本发明利用低分辨图像数据配准信息，对海量高分辨三维图像数据集进行变换，实现海量高分辨三维图像数据集的非线性配准。本发明适用于基于变换矩阵的所有线性配准和基于位移场的所有非线性配准，能够快速对TB级数据集进行非线性配准。

主权项

1.一种海量脑图像数据集的三维非线性配准方法，其特征在于，包括以下步骤：S0. 降采样步骤，对预设高分辨参考图像数据和高分辨待配准图像数据进行降采样，得到低分辨参考图像数据和低分辨待配准图像数据；S1. 低分辨图像配准步骤，其中包括：S11.线性配准步骤，对低分辨参考图像数据和低分辨待配准图像数据进行线性配准，得到低分辨线性配准的变换矩阵，并计算其逆矩阵低分辨配准的逆矩阵，以及低分辨线性配准后结果；S12.非线性配准步骤，对低分辨线性配准后结果和低分辨参考图像数据进行非线性配准，得到低分辨非线性配准的位移场，以及低分辨非线性配准后结果；S2. 高分辨图像快速变换步骤，其中包括：S21.高分辨配准的变换矩阵计算步骤，基于低分辨线性配准的变换矩阵计算出高分辨配准的变换矩阵，以及其逆矩阵高分辨配准的逆矩阵；S22.高分辨配准后空间范围计算步骤，利用步骤S21所得高分辨配准的逆矩阵，计算出高分辨配准后空间范围；S23.分块步骤，对步骤S22所得高分辨配准后空间范围进行分块；S24.高分辨非线性变换步骤，对步骤S23所得每一个分块进行并行计算，计算每一个像素点在原高分辨待配准图像数据的对应位置，最终得到高分辨图像非线性变换结果。