单模态医学图像的配准方法、系统及计算机可读存储介质与流程

技术特征：
1.一种单模态医学图像的配准方法，其特征在于，包括以下步骤：采集待配准医学图像，对所述待配准医学图像预处理后得到预处理图像，其中所述预处理图像包括参考图像和浮动图像；初始化active-demons模型中的位移偏量，使得所述位移偏量u0＝0，并设定active-demons模型中的最大迭代次数、相似性度量和针对所述相似性度量的预设精度，以输入预处理图像中的参考图像和浮动图像；绘制分数阶微分的阶次对所述预处理图像的图像信号在不同频率的振幅关系图，以配置一自适应分数阶阶次函数；基于自适应分数阶阶次函数的分数阶微分，计算浮动图像的形变向量场u，并对所述形变向量场u作高斯滤波；基于滤波后的形变向量场u对浮动图像形变，并通过执行双线性插值操作得到形变后的浮动图像；判断执行双线性插值操作后的浮动图像与参考图像之间的相似性度量是否达到预设精度，或是否达到最大迭代次数，若是，则获取执行双线性插值操作的浮动图像为配准图像，若否，则反复迭代上述步骤。2.如权利要求1所述的配准方法，其特征在于，采集待配准医学图像，对所述待配准医学图像预处理后得到预处理图像，其中所述预处理图像包括参考图像和浮动图像的步骤包括：采集待配准医学图像，并判断所述待配准医学图像中的部分或全部是否包括冗余信息，若具有冗余信息，则配置所述待配准医学图像的灰度值为零；所述待配准医学图像包括参考图像和浮动图像的预处理图像，并分别在参考图像和浮动图像中选取至少三对特征点；于所述特征点上，对参考图像和浮动图像执行仿射变换刚性粗配准，以获得预处理图像。3.如权利要求1所述的配准方法，其特征在于，绘制分数阶微分的阶次对所述预处理图像的图像信号在不同频率的振幅关系图，以配置一自适应分数阶阶次函数的步骤包括：由active-demons模型的整数阶微分形式推出分数阶微分形式，以获得分数阶微分的表达式：并基于以下公式对其中的图像信号f(x)的分数阶微分形式d
α
f(x)做傅里叶变换：其中，α表示分数阶阶数，f(x)表示预处理图像的图像信号，表示分数阶微分形式d
α
f的傅里叶变换函数，γ表示gamma函数，ω表示频率，表示对x求导，表示在区间[a,x]上积分；基于以下公式计算关于ω的具体表达式：并基于
绘制分数阶微分的阶次对图像信号在不同频率的振幅关系图，以得到阶次在[0,1]之间的自适应分数阶阶次函数，其中sgn(
·
)为符号函数，i为虚数单位；定义图像信号f(i,j)中每一个像素点在八个方向上的梯度的平均值为g(i,j)，对g(i,j)进行归一化后，得到0≤|g|≤1，并定义自适应函数α＝log2(|g| 1)，其中，log2表示以2为底求对数。4.如权利要求3所述的配准方法，其特征在于，基于自适应分数阶阶次函数的分数阶微分，计算浮动图像的形变向量场u，并对所述形变向量场u作高斯滤波的步骤包括：将预处理图像中的参考图像和浮动图像定义为一运动图像序列中的两帧，根据灰度图像光流场约束条件计算形变向量场其中s表示参考图像，m表示浮动图像，u为浮动图像的形变向量场向量，表示梯度算子；将分数阶微分的表达式应用至形变向量场u，获得形变向量场其中，d
α
s为对参考图像的α阶微分；基于active-demons模型，获得如下形变向量场u的表达式：其中，d
α
m为浮动图像的α阶微分，d
α
s为对参考图像的α阶微分；构造分数阶微分掩模，将形变向量场u中的分数阶微分部分改写为如下卷积形式：并将上述卷积形式扩展到二维空间，获得如下公式：二维空间，获得如下公式：再将分数阶微分掩模离散化，获得如下形式：以基于卷积对预处理图像作分数阶微分处理，其中，f(x,y)为图像信号，h
x
(x,y,α)、h
y
(x,y,α)为掩模算子，x
m
,y
n
为掩模算子中的特征点相对掩模中心点的坐标值，*表示卷积操作，表示对x求偏导。5.如权利要求4所述的配准方法，其特征在于，基于自适应分数阶阶次函数的分数阶微分，计算浮动图像的形变向量场u，并对所述形变向量场u作高斯滤波的步骤还包括：将掩模算子中的特征点邻域内其他特征点点到邻域中心的距离带入二维高斯函数，计算获得一高斯模板；将高斯模板的中心对准预处理图像的矩阵，使得高斯模板与矩阵的对应元素相乘后相
加，其中当高斯模板与矩阵中的某处不具有元素时，该处的元素补零，且所述高斯模板的窗口大小为10*10。6.如权利要求4所述的配准方法，其特征在于，基于滤波后的形变向量场u对浮动图像形变，并通过执行双线性插值操作得到形变后的浮动图像的步骤包括：基于：u
′
(x)＝u
′
(x) u(x)更新形变向量场u
′
的值，对前一形变向量场u
′
的值加上求得的形变向量场矫正值，得到更新形变向量场u
′
的值；根据更新形变向量场u
′
，对浮动图像形变得到m(x u
′
(x))，其中，u
′
(x)为浮动图像的形变量，m(x)为形变前的浮动图像。7.如权利要求6所述的配准方法，其特征在于，基于滤波后的形变向量场u对浮动图像形变，并通过执行双线性插值操作得到形变后的浮动图像的步骤还包括：使用双线性插值法对浮动图像进行插值操作，以获得配准图像。8.一种单模态医学图像的配准系统，其特征在于，所述配准系统包括：采集模块，采集待配准医学图像，对所述待配准医学图像预处理后得到预处理图像，其中所述预处理图像包括参考图像和浮动图像；初始化模块，接收所述初始化预处理图像，并初始化active-demons模型中的位移偏量，使得所述位移偏量u0＝0，并设定active-demons模型中的最大迭代次数、相似性度量和针对所述相似性度量的预设精度，以输入预处理图像中的参考图像和浮动图像；绘制模块，绘制分数阶微分的阶次对所述预处理图像的图像信号在不同频率的振幅关系图，以配置一自适应分数阶阶次函数；处理模块，基于自适应分数阶阶次函数的分数阶微分，计算浮动图像的形变向量场u，并对所述形变向量场u作高斯滤波；插值模块，基于滤波后的形变向量场u对浮动图像形变，并通过执行双线性插值操作得到形变后的浮动图像；输出模块，判断执行双线性插值操作后的浮动图像与参考图像之间的相似性度量是否达到预设精度，或是否达到最大迭代次数，若是，则获取执行双线性插值操作的浮动图像为配准图像，若否，则反复迭代上述步骤。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的步骤。

技术总结
本发明提供了一种单模态医学图像的配准方法、系统及计算机可读存储介质，配准方法包括以下步骤：采集待配准医学图像；初始化Active-Demons模型中的位移偏量，并设定最大迭代次数、相似性度量和针对所述相似性度量的预设精度；绘制分数阶微分的阶次对预处理图像的图像信号在不同频率的振幅关系图，以配置一自适应分数阶阶次函数；基于自适应分数阶阶次函数的分数阶微分，计算浮动图像的形变向量场U；基于滤波后的形变向量场U对浮动图像形变，并通过执行双线性插值操作得到形变后的浮动图像；判断执行双线性插值操作后的浮动图像与参考图像之间的相似性度量是否达到预设精度，或是否达到最大迭代次数。采用上述技术方案后，可适用于配准边缘模糊、纹理不清晰以及特征不显著的医学图像。征不显著的医学图像。征不显著的医学图像。


技术研发人员：李若澄 邱陈辉 徐金华 张铭哲 孔德兴
受保护的技术使用者：杭州类脑科技有限公司
技术研发日：2021.12.01
技术公布日：2022/3/29