[發明專利]腦圖譜與腦圖像的配準方法及裝置

有效

• 申請號: 201710045241.1
• 申請日: 2017-01-19
• 公開（公告）號: CN106920228B
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發明（設計）人: 唐宋元;楊健;艾丹妮;王涌天
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/33
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 湯財寶

1.一種腦圖譜與腦圖像的配準方法，其特征在于，所述方法包括：

基于腦圖譜及N個訓練腦圖像，建立變形場模型；

基于所述變形場模型及待配準的目標腦圖像，對所述腦圖譜進行變換，得到變換后的腦圖譜；

將所述變換后的腦圖譜與所述目標腦圖像進行非剛體配準，得到相應的配準結果；

所述基于腦圖譜及N個訓練腦圖像，建立變形場模型，包括：

基于仿射配準，將每一訓練腦圖像歸一化至所述腦圖譜，得到相應的腦圖譜空間及N個仿射配準后的訓練腦圖像；

將每一仿射配準后的訓練腦圖像與所述腦圖譜進行非剛體配準，得到N個變形場，每一仿射配準后的腦圖像對應一個變形場，所述腦圖譜空間中包含N個變形場；

基于所述腦圖譜空間及所述N個變形場，建立變形場模型；

所述基于所述腦圖譜空間及所述N個變形場，建立變形場模型，包括：

按照預設方式，對所述腦圖譜空間進行劃分，得到相應數量的訓練子長方體；

按照預設長度分別對每一訓練子長方體的長寬高進行擴大，每一擴大后的訓練子長方體中包含N個子變形場；

根據每一擴大后的訓練子長方體中包含的N個子變形場，建立每一擴大后的訓練子長方體對應的變形場模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據每一擴大后的訓練子長方體中包含的N個子變形場，建立每一擴大后的訓練子長方體對應的變形場模型，包括：

對于任一擴大后的訓練子長方體對應的任一子變形場，將所述任一子變形場中每一矢量在三個維度上的分量按照順序存儲至對應的一維數組中，每一擴大后的訓練子長方體中包含N個子變形場，每一子變形場對應一個一維數組，每一擴大后的訓練子長方體對應一維數組的數量為N個；

基于主成份分析，根據所述任一擴大后的訓練子長方體對應的N個一維數組，建立所述任一擴大后的訓練子長方體對應的變形場模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于主成份分析，根據所述任一擴大后的訓練子長方體對應的N個一維數組，建立所述任一擴大后的訓練子長方體對應的變形場模型，包括：

基于所述任一擴大后的訓練子長方體對應的N個一維數組，計算特征值及對應的特征向量；

按照從大到小的順序對所有特征值進行排序，選取前預設數量個特征值；

基于前預設數量個特征值及對應的特征向量，建立所述任一擴大后的訓練子長方體對應的變形場模型，每一擴大后的訓練子長方體對應一個變形場模型，每一變形場模型包括變形場參數。

4.根據權利要求1至3中任一權利要求所述的方法，其特征在于，所述基于所述變形場模型及待配準的目標腦圖像，對所述腦圖譜進行變換，得到變換后的腦圖譜，包括：

基于仿射配準，將所述目標腦圖像歸一化至所述腦圖譜，得到相應的目標腦圖譜空間；

按照預設方式，對所述目標腦圖譜空間進行劃分，得到相應數量的子長方體，每一子長方體與每一訓練子長方體一一對應；

按照預設長度分別對每一子長方體的長寬高進行擴大，每一擴大后的子長方體與每一擴大后的訓練子長方體一一對應，每一擴大后的子長方體中包含所述腦圖譜的一個分塊腦圖譜及所述目標腦圖像的一個分塊目標腦圖像；

基于所述目標腦圖像、每一擴大后的子長方體及每一擴大后的訓練子長方體對應的變形場模型，對所述腦圖譜進行變換，得到變換后的腦圖譜。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標腦圖像及每一擴大后的訓練子長方體對應的變形場模型，對所述腦圖譜進行變換，得到變換后的腦圖譜，包括：

對于任一擴大后的子長方體對應的任一擴大后的訓練子長方體，基于所述任一擴大后的訓練子長方體對應的任一變形場模型，對所述任一擴大后的子長方體中包含的分塊腦圖譜進行變換，所述任一變形場模型中包括變形場參數；

根據變換后的分塊腦圖譜，確定所述任一擴大后的訓練子長方體對應的最優變形場模型；

基于每一擴大后的訓練子長方體對應的最優變形場模型，獲取所述腦圖譜進行最優變換后的腦圖譜。