[發明專利]圖像配準方法、裝置、電子設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202011018184.6 | 申請日: | 2020-09-24 |
| 公開(公告)號: | CN111932595A | 公開(公告)日: | 2020-11-13 |
| 發明(設計)人: | 刁勍琛;高良心;李康;黃凌云;劉玉宇 | 申請(專利權)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/33 | 分類號: | G06T7/33;G06T3/40;G06K9/62;G06T7/00;G06T1/20 |
| 代理公司: | 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347 | 代理人: | 高杰;于志光 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 圖像 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種圖像配準方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取固定圖像及浮動圖像,對所述固定圖像及浮動圖像執行掩碼操作,得到掩碼固定圖像和掩碼浮動圖像;
對所述掩碼浮動圖像進行線性參數插值,得到初始浮動圖像;
計算所述初始浮動圖像與所述掩碼固定圖像的相似度量值;
若所述相似度量值大于預設閾值,則將所述初始浮動圖像作為所述掩碼固定圖像的配準圖像;
若所述相似度量值不大于預設閾值,則對所述初始浮動圖像的線性參數進行優化,直至所述相似度量值大于所述預設閾值,結束所述線性參數的優化,得到所述掩碼固定圖像的配準圖像。
2.如權利要求1所述的圖像配準方法,其特征在于,所述對所述固定圖像及浮動圖像執行掩碼操作,包括:
獲取所述固定圖像及浮動圖像的圖像矩陣;
對所述圖像矩陣進行分割,得到初始圖像矩陣;
計算所述初始圖像矩陣中每一個像素點的均值掩碼,得到掩碼像素值集;
根據所述初始圖像矩陣的尺寸,及所述掩碼像素值集進行掩碼操作。
3.如權利要求1所述的圖像配準方法,其特征在于,在對所述掩碼浮動圖像進行線性參數插值之前,還包括:
基于所述掩碼固定圖像和掩碼浮動圖像的所占內存大小,在GPU中創建與所占內存大小相同的GPU空間,利用傳輸函數將所述掩碼固定圖像和掩碼浮動圖像傳輸至所述GPU空間中。
4.如權利要求3所述的圖像配準方法,其特征在于,所述對所述掩碼浮動圖像進行線性參數插值,得到初始浮動圖像,包括:
將所述掩碼浮動圖像的圖像矩陣傳輸至預先在所述GPU中創建的參數插值線程中;
利用所述參數插值線程中的線性函數對所述掩碼浮動圖像的圖像矩陣進行參數插值,得到初始浮動圖像。
5.如權利要求4所述的圖像配準方法,其特征在于,所述線性函數包括:
其中,表示插入的x線性參數,x表示線性參數的橫坐標,,分別表示浮動圖像矩陣中第0個像素點的橫坐標和縱坐標,,分別表示圖像矩陣中第1個像素點的橫坐標和縱坐標。
6.如權利要求1所述的圖像配準方法,其特征在于,所述對所述初始浮動圖像的線性參數進行優化,包括:
利用下述方法對所述初始浮動圖像的線性參數進行優化:
其中,表示優化后的線性參數,表示初始浮動圖像中的線性參數,表示線性參數的梯度,表示迭代次數,表示學習率。
7.如權利要求1至6中任意一項所述的圖像配準方法,其特征在于,所述固定圖像及浮動圖像為肺部CT圖像。
8.一種圖像配準裝置,其特征在于,所述裝置包括:
掩碼模塊,用于獲取固定圖像及浮動圖像,對所述固定圖像及浮動圖像執行掩碼操作,得到掩碼固定圖像和掩碼浮動圖像;
插值模塊,用于對所述掩碼浮動圖像進行線性參數插值,得到初始浮動圖像;
計算模塊,用于計算所述初始浮動圖像與所述掩碼固定圖像的相似度量值;
圖像配準模塊,用于在所述相似度量值大于預設閾值時,則將所述初始浮動圖像作為所述掩碼固定圖像的配準圖像;
所述圖像配準模塊,還用于在所述相似度量值不大于預設閾值時,則對所述初始浮動圖像的線性參數進行優化,直至所述相似度量值大于所述預設閾值,結束所述線性參數的優化,得到所述掩碼固定圖像的配準圖像。
9.一種電子設備,其特征在于,所述電子設備包括:
至少一個處理器;以及,
與所述至少一個處理器通信連接的存儲器;其中,
所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令,所述指令被所述至少一個處理器執行,以使所述至少一個處理器能夠執行如權利要求1至7中任意一項所述的圖像配準方法。
10.一種計算機可讀存儲介質,存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任意一項所述的圖像配準方法。
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