一种肝脏多相期ct图像融合方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及医学图像融合技术领域，特别涉及一种肝脏多相期CT图像融合方法。
【背景技术】
[0002] 图像融合是指将多源信道或多次采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处 理，最大限度的提取各自的有利信息，最后综合成高质量的图像，从而利于后续分析。在医 学图像处理领域中，为获得人体某一部位更全面、更清晰、特征更显著的图像往往采用图像 融合的方法来提高图像质量。这一技术将几组图像放在一起分析，将细节信息不同的图像 综合成一副细节信息完整的图像，并保持与原始图像近似的细节部分，从而为后续的医学 诊断提供帮助。进行图像融合时，待融合图像需要在空间上已经对齐，即已配准好，配准效 果的好坏直接影响融合的效果。
[0003] 肝脏CT增强扫描指的是往患者体内注射造影剂，造影剂随血流进入肝脏，在不同 的时间段，对患者进行CT扫描。一般将肝脏增强扫描分为动脉期、门脉期及延迟期。CT扫 描时，检查者呈仰卧位并屏气不动，操作者按照一定的流速，将一定剂量的造影剂注射到患 者体内，给药后一段时间先进行全肝动脉期扫描；再间隔一段时间后进行全肝门脉期扫描； 最后再间隔一定的时间对病灶区行延迟扫描。在不同时间进行扫描获得的多组的图像称为 多相期图像，不同相期的图像是造影剂在流经肝脏内部不同的血管时CT扫描所获取的图 像，具有不同的特点。动脉期图像是造影剂流经肝脏动脉时获取的图像，因此动脉期图像中 肝动脉呈现高亮度显示，容易从图像中区分出来，但肝脏内部的其余管道，如肝静脉、门静 脉等管道中不存在造影剂，因此这些管道与肝实质在CT数值上较为接近，不易从图像中区 分出来。同理，门脉期图像中，容易将肝静脉、门静脉管道从图像中区分出来。
[0004] 在肝病的诊断中，往往需要同时观察到同一位置肝内不同的组织结构以及它们之 间的位置关系，给诊断提供依据。此时就需要把这些组织结构在同一幅图像中显示出来，并 进行对比和分析。但如前所述，不同组织结构的图像是在不同相期扫描获得的，它们是在不 同的图像中显示各自的特征，要把这些特征在同一张图像中显示出来，这就需要进行图像 融合，即将图像细节信息不同的图像综合出一副细节信息完整的图像，并保持与原始图像 近似的细节部分。
[0005] 然而，由于CT扫描时其起始位置未必完全一致，以及患者在扫描过程中可能存在 呼吸运动或其他轻微的身体位置的移动，肝脏不同相期的扫描图像序列，它们在空间上的 位置关系并不是一一对应的，不同相期间的图像并不是完全对齐的。例如动脉期的第50张 图像未必就对应着门脉期的第50张图像，它们可能表示肝脏的不同位置。目前，医生只能 根据主观经验来选择、匹配同一位置的不同图像，这就给诊断分析带来了困难和不便。因此 在对肝脏CT增强扫描多相期图像融合之前，首先需要将这些图像进行对齐，即需要对肝脏 CT增强扫描多相期图像进行图像配准。配准结果的好坏直接影响图像融合的质量，进而甚 至可能对医生的诊断带来影响。
[0006] 由于肝脏CT增强扫描多相期图像中还存在胃、脊柱、肾脏等其他组织器官，图像 中存在这些组织器官可能对肝脏图像配准带来误差甚至引起错误。因此，一种较为精确的 配准方式，在其处理时，应将图像中的肝脏器官进行图像分割后，提取出相同的部分后再进 行图像配准。
[0007] 此外，由于人的腹腔没有骨骼包围（上腹部有部分肋骨包围），是柔软且极易发生 形变的。腹腔除了本身柔软的特点之外，还受到呼吸运动的影响。在增强扫描的过程中，病 人需要躺在一个设备上大约5分钟，因此可以知道在扫描的过程中病人的正常呼吸也在进 行，这将会导致胸腔体积的连续变化并使胸腔发生形变。刚体变化、仿射变换的一些传统线 性变换往往作用于图像全局或者头部等有硬骨骼包被的主支气管的配准。对于腹部图像， 这样传统的全局变换往往不能进行精确的局部建模，或者使用这些全局变换无法建模一些 局部的形变，在实际的临床应用中，还需要更精确的建模方法来实现图像的配准。同时，由 于非线性形变的复杂性，在非刚性配准领域，基于互信息的方法很难满足要求，对基于互信 息的方法进行改进依然是一个值得深入研宄的课题。本发明首先进行全局刚性变换配准方 法对CT图像序列进行粗配准，经过对图像中的肝脏器官图像分割后，提取出肝实质部分， 再采用基于B样条的自由形变变换进行精确的局部建模和基于空间加权互信息的配准方 法实现图像的非刚性配准。
[0008] 现有学者对肝脏CT增强扫描多相期图像融合方法研宄主要有：厦门大学黄晓阳 《在体肝脏图像配准方法及应用研宄》以及厦门大学王振环《肝脏CT图像配准、融合技术 的研宄与实现》，但这些方法中都未进行分割图像，将肝脏器官提取后再进行配准，这有可 能给图像配准带来误差。同时在非刚性配准的研宄中，引入空间信息是现阶段基于像素强 度医学图像配准领域的研宄方向之一，Studholme等将空间位置信息作为与参考图像和浮 动图像地位等同的第三维信息引入到图像配准中，提出基于区域互信息RMI的配准方法， Loeckx等对Studholme的方案进行了改进，提出了条件互信息cMI的概念。本发明采用空 间加权互信息方案，结合基于B样条的自由变换模型对图像进行空间分块处理，计算形变 模型B样条曲线对不同位置像素点的贡献加权，该方案配准精度明显优于传统的互信息方 法。此外，配准框架中常用的鲍威尔算法是一种局部的确定性优化算法，收敛速度快。由于 互信息函数通常不光滑，而鲍威尔算法的寻优结果与初始点的选择有关，所以鲍威尔算法 容易陷入局部极值造成误配准。周其慧等人提出了一种改进的鲍威尔优化算法与多分辨率 策略相结合的配准方法，降低配准算法陷入局部极值的可能。赵海峰等人提出了一种将改 进的人工鱼群算法与鲍威尔算法相结合的配准方法，从而避免鲍威尔算法寻优过程中陷入 局部极值的困境。基于上述考虑，本发明在刚性配准中结合了多种优化算法的特点，不仅将 高斯多分辨率策略有效整合到配准算法中，并在不同分辨率层使用了不同优化算法，有效 克服配准过程中局部极值的影响造成误配的问题，具有一定的实用价值。而且在刚性配准 中采用基于联合直方图的相似性测度，改进了常用的互信息测度，大大提高了配准速度。但 这些配准方法都未能针对肝脏CT图像的特点展开研宄。
【发明内容】
[0009] 为了解决上述问题，本发明公开了一种肝脏多相期CT图像融合方法，首先利用基 于联合直方图的多分辨率CT图像配准方法对源图像序列进行粗配准，接着结合置信连接 的区域生长算法实现了肝脏的图像自动分割和基于梯度向量流snake模型的肝脏图像分 害J，有效的提取肝脏的边缘信息；再对肝脏图像进行基于定向区域生长算法的血管提取，接 着对肝实质图像进行基于B样条自由形变变换和基于空间加权互信息的肝脏非刚性配准， 精确找到空间同一位置的图像对；最后基于小波变换进行图像融合。本发明针对肝脏CT图 像的特点将图像分割和图像配准过程结合到图像的融合过程中，从而大大提高了融合的精 度。
[0010] 为达到上述目的，本发明的技术方案为：
[0011] 一种肝脏多相期CT图像融合方法，包括如下步骤：
[0012] 步骤一、输入动脉期图像序列A和静脉期图像序列B ;
[0013] 步骤二、利用基于联合直方图的多分辨率CT图像配准方法进行粗配准，对于图像 序列A中每一张 CT图像，在图像序列B中找到空间位置相同的CT图像，即得到与源图像序 列A对应的图像序列C ;
[0014] 步骤三、对图像序列A进行基于置信连接的自动肝脏图像分割，得到分割后肝脏 图像序列D ;
[0015] 步骤四、利用步骤三分割后所得肝脏的轮廓线作为图像序列C的初始轮廓；对图 像序列C进行基于梯度向量流snake模型的肝脏图像分割，得到分割后图像序列E ;
[0016] 步骤五、分别对肝脏图像序列D，图像序列E进行基于定向区域生长算法的血管提 取；
[0017] 5a)对肝脏图像灰度分析选取血管根部的种子点；
[0018] 5b)使用定向区域生长算法对血管进行分割；
[0019] 5c)输出经血管提取后的肝实质图像序列F和肝实质图像序列G ;
[0020] 步骤六、利用基于B样条的自由形变变换和基于空间加权互信息的非刚性配准方 法进行细配准，对上面步骤分割提取后的肝实质进行处理，即对于肝实质图像序列F中每 一张 CT图像，在肝实质图像序列G中找到空间位置相同的CT图像；
[0021] 步骤七、基于小波变换进行图像融合。
[0022] 进一步的，所述步骤二的详细步骤为：
[0023] 2a)输入待配准的两幅源图像，分别记为参考图像和浮动图像；
[0024] 2b)通过金字塔算法对待参考图和浮动图进行多分辨率处理，将图像分为三层，构 成图像金字塔，顶层图像分辨率最小，最底层为原始图像；
[0025] 2c)