本发明专利技术旨在改善基于点的弹性配准范例。典型地，基于点的弹性配准通过寻找两个图像中对应点界标（２，４）并使用点对应关系作为约束来对全局位移场进行插值来实现。该方法的局限是其仅能够确保可以识别点界标（２，４）的结构之间的对应性。用于最优化的高计算费用限制了作为选择的概念。本发明专利技术的概念提供了一种方法和系统（１），其中附加变形场约束由以下所施加：划分（ＰＡＲＴ（Ｉ↓［Ｓ］，Ｉ↓［Ｔ］））一个或多个在第一（３）和第二（５）图像中相对应的受限结构，以及对所述一个或多个受限结构施加得自先验知识的附加约束（ｆ↓［ｐａｒｔ］↑［Ａｄｄ］）。优选示例为ｉ）交互定义的点界标（２５）对，ｉｉ）对以线（２３）或区域（２７）或其形状或边界（２９，图３）形式的对应结构的自动识别所产生的界标，ｉｉｉ）对应结构的不同材料属性（组织１，组织２），ｉｖ）建立更一般性对应的生理约束。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种用于比较第一和第二图像的、基于模型的弹性图像配准方 法，该方法尤其用于医学和/或生物医学应用。本专利技术也涉及一种用于比较第一和第二图像的、基于模型的弹性图像配准 相应系统，该系统尤其用于医学和/或生物医学应用。本专利技术还涉及一种图像获取设备、图像工作站以及计OTL程序产品和信息 载体。图像配准(image registration)是医学图像分析中的重要过程，旨在从相 同解咅U结构的不同表示中获取补充信息。图像配准的目标是找到使得源和目标 图像中的解剖达到最佳可能空间对应关系的变换。有许多使用固定和仿射 (affine)变换的算法存在，这些算法明显糊陛4顿非线性变换的算法简单， 但是它们的应用范围受限。尽管经过多年的积极研究，但是仅有为数不多潜在 可行的f顿非线性变换的解决方案存在。例如"Medical Image Registration", J.V.Hajnal， D. L. G Hill和D. J. Hawkes (等人)CRC Press, 2001中所描述 的，可以通过自动寻找两个图像中对应点界标并使用点界标对应关系作为约束^t全局位移场进行插值或近似来执行基于点(基于界标)的弹性配准。这种方法的局限在于其仅旨滩确保能够自动识别界标的结构之间的对应性。仅在使 用非常密集的点界标分布的情况下才使得图像之间的相似度最大化，否则配准 质量可能是差的。因此，可郷图像配准中的挑战性问题是应付基础非线形变换的复杂性， 其经常导致实际使用所不容许的计算费用。例如，非参数变换的使用可能会导 致具有数百万种未知的最优化问题，其中仅有几种有效的解决方 文献中是已知的。例如， 一禾中描述于"Fast fluid registration of medical images", Bro-NieIsen，M.，Gramkow ,C， in: Prot Visualization in Biomedical Computing (VBC'96), Hamburg (1996) 267-276中；或者"Fast image registration — a variational approach" ， Fischer, B.，Modesitzki ， J. in: Pro" of the Int. Conf. on Numerical Analysis and Computational Mathematics (NACoM"03), Cambridge(2003)69-74中。参数方法的优点在于能够表示具有适度数量参数的非线形变换。 —个示例是如Karl Rohr于2000年11月28日在线公布的PAMM第3巻第1期第36 —39页的"Spline"Based Elastic Image Resistration"所描述的、基于规则B-spline网格的可变形配准。然而，其性能很;^呈度上繊于网格^ 率，精细的网格 导致高维搜索空间，而粗糙网格导致小型结构的不正确配准。"Deformable Image Registration by Adaptive Gaussian Force", V Pekar，E. Gladilin in: Proc. ECCV 2004, Workshops CVAMIA and MMBIA ， 317-328页， 布拉格，捷克共和国，2004年5月，LNCS3117Springer中提出了进一步的改 进，其中假设在要变形图像中的几个独立控制点处应用高斯型力 (Gaussian-shaped force)。这导致了一种最优化机制，其中确定用于最大化图 像之间相似度的控制点位置以及最佳力的强度和方向。这种方法还允许通过在 最优tet程中明确地包括高斯标准偏差来控制个体控制点的局部影响。后者方 法使用基于物理的弹性变形模型来引入具有受限影响区域的控制点的适应性不 规则网格。虽然这种策略是一种有前途的方法，但是其仅限于其中将图像认为 是无限弹性连续体的同质弹性材料，并且受到用于优化的高计算费用的限制， 而且i十算效率仍然是有限的。所需要的是还會滩用于非同赚料的、提高计算效率并产生更好结果的理念。这是本专利技术的切入点，其目的是提供一种尤其适用于医学和/或生物医学应 用的、和设备，其中 即使在处理非同，料时也提高了计算效率和结果质量。关于该方法，自目的由一种用于比较第一和第二图像的、基于模型的弹 性图像配准方、絲实现，臓方飽括步骤—M:基于适应性弹性配舰臓第一和第二图像之间的相似度離进行最优化来确定最优弹性 场，其中变形场约束由以下所施力口 —自动,WM第一和第二图像中的对应控制点界标； 一在，控制点界标处应用适应性高斯型力作为变换模数。 根据本专利技术，施加变形场约束的步 —步包括—在自第一和第二图像中划^个或多个相对应的受限结构； —向臓一个或多个受限结构^i,寻自先验知识的附加约束。 关于该设备，，目的由一种用于比较第一和第二图像的、基于模型的弹性图像配准系乡棘实现，^^、统包括一用于M基于适应性弹性配mTO第一和第二图像之间的相似度量度进行最优化、来确定最，性，场的装置， —用于施加 场约束的装置，其包括—用于自动^ft所述第一和第二图像中对应的控制点界标的装置；_用于ffi鹏制点界标鹏用鹏性高斯型力作为变换模数的装置；根据本专利技术，用于施加变形场约束的装置进一步包括_用于划分一个或多个在所述第一和第二图像中相对应的受限结构的装置；_用于向所述一个或多个受限结构提供得自先验知识的附加约束的装置。在其基本思想中，本专利技术旨在M51将适应性高斯力的自动最优化过程与向 第一和第二图像中对应的受限结构所应用的先验知识相结合、来改善弹性配准 范例，所述受限结构由适当的划分处理沬识别。这样的处理可以由用户，特别 是医师在j吏用适当条件和各自系统时手工、半自动(例如交互地)、或自动地进 行应用。本专利技术已经实现了用于划分的工具能够被有效地实现为对图像中的受限结 构进行识别，并随后将得自先验知识的附加约束施加到一个或多个受限结构。 如将要在本专利技术概念的已开发配置中所描述的那样，可以各种形式获得先验知 识。此外，所述概念导致计算消耗的有效减少，并因此将基于适应性高斯型力 的、基于非线性模型的弹性图像配置概念的优点与使用先验知识的实际方法相 ^口 n 。特别地，与一般的量度相比较，本专利技术的概念可获得多种优势。 首先，改善了配准鲁棒性，这是因为它可以保证某些结构在第一 (源)图 像和第二 (目标)图像中相对应，而相反例如在te用基于M值的相似M度时，这是难以实现的。如介绍部分中所概述的那样，基于灰度值的相似M: 度在不能清楚识别界标时会产生问题。第二，用于最优化的自由度参数空间是受限的，而且fOT计算效率高的局 部最优化方法是可，亍的。第三，该专利技术概念允许以^S速度将离线全局最优化概念与在线局部细化 概念相结合。这对于类似外科中的在线情形尤其重要。特别地，全局和局部配 准精确度要求可以与临床方面的焦距相适应，并且能够改善配准以安全处理高 度碟的形态。例如，雜忽略全局相似度量度优化相对于局部相似度量度优 化的优势的特定情形下是有利的。这还导致这个概念的各种应用，其不仅不受限于医学和/或生物医学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种用于比较第一（３）和第二（５）图像的基于模型的弹性图像配准方法，所述方法尤其用于医学和／或生物医学应用，所述方法包括步骤：－通过基于适应性弹性配准对所述第一（３）和第二（５）图像之间的相似度量度（Ｍ）进行最优化来确定最优弹性变形场（６，７），其中变形场约束由以下所施加－自动提供所述第一（３）和第二（５）图像中对应的控制点界标（２，４）－在所述控制点界标（２，４）处应用适应性高斯型力（ｆ↑［Ｇ］）作为变换模数；其特征在于所述施加变形场约束的步骤还包括：－划分（ＰＡＲＴ（Ｉ↓［Ｓ］，Ｉ↓［Ｔ］））一个或多个在所述第一（３）和第二（５）图像中相对应的受限结构；－向所述一个或多个受限结构提供得自先验知识的附加约束（ｆ↑［Ａｄｄ］↓［ｐａｒｔ］）。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：V佩卡，IC卡尔森，
申请(专利权)人：皇家飞利浦电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：NL[荷兰]
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。