[發明專利]一種基于深度學習的乳腺圖像配準方法

有效

• 申請號: 202110279530.4
• 申請日: 2021-03-16
• 公開（公告）號: CN113034453B
• 公開（公告）日: 2023-01-10
• 發明（設計）人: 歐陽效蕓;謝耀欽
• 申請（專利權）人: 深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/33;G06T7/11;G06T7/194;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市誠輝律師事務所 11430
• 代理人: 耿慧敏;朱偉軍

本發明公開了一種基于深度學習的乳腺圖像配準方法。該方法包括：對第一體位乳腺圖像和第二體位乳腺圖像進行預處理，并將第一體位乳腺圖像作為固定圖像，第二體位乳腺圖像作為移動圖像構建訓練數據集；將所述訓練數據集輸入到配準網絡，輸出變形場，該變形場表示移動圖像上體素的移動方向和移動距離，將得到的變形場作用于移動圖像，得到變換后的移動圖像；訓練所述配準網絡，計算變形場以及固定圖像和變換后的移動圖像之間的損失函數值，直到滿足設定的優化收斂條件，獲得經訓練的配準網絡，用于后續的乳腺圖像配準。本發明能夠實現更準確的配準效果并且配準速度快。

技術領域

本發明涉及醫學圖像處理技術領域，更具體地，涉及一種基于深度學習的乳腺圖像配準方法。

背景技術

仰臥位和俯臥位的乳腺圖像是指通過專業的成像設備對同一病人在不同體位下獲得的乳腺圖像。圖像配準是指通過求取兩幅圖像之間的一種或者一系列變換，使得兩幅圖像中對應點在空間位置上是相同的。由于乳腺組織是一個軟組織并且病人體位的變化，導致不同體位下乳腺發生較大的形狀變化，使得通過相關的配準方法將仰臥位和俯臥位乳腺圖像中對應點達到空間上的一致的難度較大。仰臥位和俯臥位乳腺圖像的配準在乳腺癌診斷，乳腺癌手術以及制定放射治療計劃方面都有潛在的應用。

為了滿足仰臥位和俯臥位乳腺圖像配準在上述方面的應用，現有的仰臥位和俯臥位乳腺圖像配準方法主要分為兩類：

1)基于生物力學模型的配準方法。假設其中一幅圖像為固定圖像，另一幅圖像為移動圖像。該類配準方法具體流程為：1)對乳腺組織之間的作用力以及不同體位下乳腺受到的重力進行建模；2)用模型求解器預測移動圖像和固定圖像之間的變換；3)計算變換后的移動圖像和固定圖像之間的相似度；4)如果相似度滿足設定的條件，則配準結束，如果相似度不滿足設定的條件，則優化模型參數，重復(1)-(4)，直到相似度滿足一定條件。

2)基于生物力學模型和基于灰度的非剛性配準的混合配準方法。該方法首先利用基于生物力學模型的配準方法進行乳腺圖像的粗配準，然后利用基于灰度的非剛性配準方法進行細配準，減少基于生物力學模型的配準方法的配準誤差，實現更精確的配準。

對于基于生物力學模型的配準方法以及基于生物力學模型和基于灰度的非剛性配準方法的混合配準方法來說，這兩類方法都需要進行生物力學建模，建模的過程需要考慮到乳腺組織受到的各種內力和外力，不同個體之間生物力學模型的參數可能不一樣，而且配準耗時長，不滿足臨床的需求。

而對于現有的基于深度學習的大形變配準方法來說，該類方法主要針對的是腦部圖像，肺圖像和肝圖像，這些圖像涉及到的形變沒有仰臥位和俯臥位乳腺圖像之間的形變大。目前，還沒有一個專門用于乳腺圖像配準的深度學習網絡。

現有的基于深度學習的配準方法中，針對類似于仰臥位和俯臥位乳腺圖像的大形變配準問題，一般采取的是多步求解方法，每步以圖像之間更相似以及求得的變形場，也就是兩幅圖像之間的變換光滑為目的。有時該類方法還需要利用傳統的配準方法做剛性配準或者仿射配準的預處理。

總之，現有的仰臥位和俯臥位的乳腺圖像配準方法的建模復雜，配準精確度不高，配準速度較慢，個體之間存在模型差異的問題，并且目前還不存在基于深度學習的乳腺圖像配準方法。

發明內容

本發明的目的是克服上述現有技術的缺陷，提供一種基于深度學習的乳腺圖像配準方法，是基于深度學習的仰臥位和俯臥位的乳腺圖像配準的新技術方案。

本發明提供一種基于深度學習的乳腺圖像配準方法。該方法包括以下步驟：

步驟S1，對第一體位乳腺圖像和第二體位乳腺圖像進行預處理，并將第一體位乳腺圖像作為固定圖像，第二體位乳腺圖像作為移動圖像構建訓練數據集；

步驟S2，將所述訓練數據集輸入到配準網絡，輸出變形場，該變形場表示移動圖像上體素的移動方向和移動距離，將得到的變形場作用于移動圖像，得到變換后的移動圖像；