[發明專利]一種2D-3D影像配準算法

有效

• 申請號: 202011415198.1
• 申請日: 2020-12-07
• 公開（公告）號: CN112233155B
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 程敏;湯翔
• 申請（專利權）人: 南京佗道醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33
• 代理公司: 南京中盟科創知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32279
• 代理人: 唐紹焜

1.一種2D-3D影像配準方法，其特征在于：包括步驟：

（1）在術前掃描患者患處得到術前3D影像；在術中分別對患者相對應患處進行正側位透視掃描得到患者患處的正側位2D透視影像；

（2）構建術中拍攝正側位透視影像設備的空間模型，并根據步驟（1）計算得到術前3D影像在空間模型中的初始位姿；

（3）采用步驟（2）構建的空間模型生成術前3D影像的正側位DRR影像，并將其與其對應的2D透視影像進行模板匹配，得到術前3D影像的粗匹配變換位姿；

（4）使用梯度下降優化算法進行精準優化匹配，得到術前3D影像的最終變換位姿；具體為：

以術前3D影像的粗匹配變換位姿作為待優化變量；

分別計算正側位DRR影像的梯度圖及經過粗匹配變換位姿變換后的3D影像生成的對應DRR影像的梯度圖，并以二者之間的相似度值作為評價函數；其中，所述DRR影像的梯度圖和2D透視影像的梯度圖之間的相似度值metric計算如下：

正位DRR影像和正位2D透視影像的單椎骨梯度相似度值metric_AP計算方法為：

其中，G_AP表示正位2D透視影像的梯度圖，G_DRR_AP表示正位DRR影像的梯度圖，V_AP是正位透視影像的方差值；側位相似度metric_LT的計算方法與正位相似度metric_AP的計算方法一致，最后計算總的相似度值metric=metric_AP+metric_LT；

使用梯度下降優化算法計算術前3D影像的最終變換位姿，具體為：

（41）計算當前值T的梯度，梯度由每個分量T [i]的導數組成；

（42）設定偏差Δ，則T [i]的導數為：

（43）沿梯度方向優化當前值T，計算優化后的變量T [i]'為：

T [i]'= T [i]+d T [i]*f

其中f=stepLength/gradientMagnitude為梯度因子，gradientMagnitude為梯度dT的模長；

（44）計算震蕩系數shakeFactor：

dPT [i]為上次迭代計算的位姿PT每一分量的導數，初始值設為0；若shakeFactor0，則優化步長stepLength調整為之前的一半，并重新確定偏差，重復步驟（42）；否則轉至步驟（45）；

（45）判斷優化步長stepLength是否滿足終止條件，若滿足則停止迭代，輸出最終的T；若不滿足，則重新確定偏差Δ，返回步驟（42）。