本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种消融手术治疗效果的评估方法和装置。
背景技术：
微波消融手术是一种低侵略性的肝癌治疗手段，通过高温加热肿瘤，使得消融区域完全包裹住肿瘤，实现肿瘤的灭活。消融手术后，需要对手术的治疗效果进行术后评估。微波消融手术的术后评估通过对比肿瘤区域和消融区域的包裹关系，评估手术疗效，为医生提供反馈。由于肿瘤区域和消融区域分别存在于术前图像和术后图像中，需要通过配准的方法将术前术后图像对齐，使肿瘤区域映射到术后图像上，来比较肿瘤区域和消融区域的位置和大小关系，得到二者的包裹情况，实现消融手术治疗效果的评估。
现有基于配准的消融手术治疗效果的评估方法很多，例如消除肿瘤和消融区域误匹配、消除呼吸运动影响、维持肝脏特殊力学性质等。上述方法旨在通过配准的方法将术前肿瘤和术后消融区域在空间位置上高度对齐，并在此基础上分析二者位置和大小关系，来实现消融术后评估。但是，临床研究发现微波消融手术中，肿瘤会因受热的影响发生不可逆的收缩。上述方法均没有考虑肿瘤受热收缩的特性，而仅仅通过配准无法还原肿瘤受热收缩的实际变化，导致在计算消融区域对肿瘤区域的包裹情况时，肿瘤区域的体积比实际体积更大，因而获得的包裹情况不准确，导致消融手术治疗效果的评估结果准确性不高。
临床上，在掌握术中消融针位置信息的基础上，模拟肿瘤在术中发生的受热收缩运动的肿瘤收缩模型被相继提出，肿瘤的收缩情况可以被很精确地预测。然而，在进行消融手术治疗效果的评估时，通常只有术前和术后的图像信息，而没有术中的消融针位置信息，导致无法根据上述肿瘤收缩模型预测肿瘤的收缩情况。
技术实现要素：
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的消融手术治疗效果的评估方法和装置。
第一方面，本发明实施例提供一种消融手术治疗效果的评估方法，包括：
分别对术前图像中的肿瘤区域和术后图像中的消融区域进行预处理，使得预处理后的术前图像中肿瘤区域的灰度分布与肿瘤区域周围器官组织区域的灰度分布相同，预处理后的术后图像中消融区域的灰度分布与消融区域周围器官组织区域的灰度分布相同；
对所述预处理后的术前图像中的肿瘤区域和所述预处理后的术后图像中的消融区域进行图像配准，获取弹性形变场，并对所述弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点；
根据所述肿瘤收缩中心点，将所述预处理后的术前图像中的肿瘤区域映射到图像配准后的所述预处理后的术后图像上，并根据映射到图像配准后的所述预处理后的术后图像上的肿瘤区域和图像配准后的所述预处理后的术后图像中的消融区域，获取消融手术治疗效果的评估结果；
其中，所述弹性形变场，用于描述肿瘤的收缩。
第二方面，本发明实施例提供一种消融手术治疗效果的评估装置，包括：
预处理模块，用于分别对术前图像中的肿瘤区域和术后图像中的消融区域进行预处理，使得预处理后的术前图像中肿瘤区域的灰度分布与肿瘤区域周围器官组织区域的灰度分布相同，预处理后的术后图像中消融区域的灰度分布与消融区域周围器官组织区域的灰度分布相同；
图像配准模块，用于对所述预处理后的术前图像中的肿瘤区域和所述预处理后的术后图像中的消融区域进行图像配准，获取弹性形变场，并对所述弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点；
效果评估模块，用于根据所述肿瘤收缩中心点，将所述预处理后的术前图像中的肿瘤区域映射到图像配准后的所述预处理后的术后图像上，并根据映射到图像配准后的所述预处理后的术后图像上的肿瘤区域和图像配准后的所述预处理后的术后图像中的消融区域，获取消融手术治疗效果的评估结果；
其中，所述弹性形变场，用于描述肿瘤的收缩。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的消融手术治疗效果的评估方法。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的消融手术治疗效果的评估方法。
本发明实施例提供的消融手术治疗效果的评估方法和装置，例通过对术前图像和术后图像进行预处理后，对预处理后的术前图像和预处理后的术后图像进行图像配准，获取弹性形变场，对弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点，根据肿瘤收缩中心点将肿瘤区域映射到术后图像上，获取消融手术治疗效果的评估结果，能准确反映术中肿瘤的收缩，从而能获得更准确的消融手术治疗效果的评估结果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明实施例提供的消融手术治疗效果的评估方法的流程示意图；
图2为根据本发明实施例提供的消融手术治疗效果的评估装置的功能框图；
图3为根据本发明实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了克服现有技术的上述问题，本发明实施例提供一种消融手术治疗效果的评估方法，其发明构思是，通过分析肿瘤在术中实际发生的收缩情况，预测肿瘤的收缩中心点，根据肿瘤的收缩中心点，将术前图像中的肿瘤区域映射到术后图像上，在映射时考虑了肿瘤受热收缩的实际变化，从而能更准确地反映消融区域对肿瘤区域的包裹情况，获得更准确的消融手术治疗效果的评估结果。
图1为根据本发明实施例提供的消融手术治疗效果的评估方法的流程示意图。如图1所示，一种消融手术治疗效果的评估方法包括：步骤s101、分别对术前图像中的肿瘤区域和术后图像中的消融区域进行预处理，使得预处理后的术前图像中肿瘤区域的灰度分布与肿瘤区域周围器官组织区域的灰度分布相同，预处理后的术后图像中消融区域的灰度分布与消融区域周围器官组织区域的灰度分布相同。
需要说明的是，本发明实施例提供的消融手术治疗效果的评估方法适用于对肝脏、胃、肺、胰腺、甲状腺、乳腺、肠道等各病变器官的肿瘤实施消融手术的术后治疗效果评估，并不用于消融手术的实施，也不用于实施消融手术后对病人的诊断和治疗。
可以理解的是，在进行消融手术治疗效果的评估之前，先获取病人的术前图像和术后图像。术前图像包括肿瘤区域；术后图像包括消融区域。肿瘤区域只存在于术前图像中、不存在于术后图像中，而消融区域只存在于术后图像中、不存在于术前图像中。
需要说明的是，肿瘤区域，指肿瘤在图像中所占的区域。
需要说明的是，消融手术后，从内到外，依次形成三层：碳化区域、凝结区域和未消融区域。碳化区域和凝结区域都发生了收缩，因而消融区域包括碳化区域和凝结区域。
需要说明的是，由于肿瘤区域和消融区域的灰度分布近似，且与正常器官组织区域的灰度分布明显不同，会导致后续图像配准过程中肿瘤区域和消融区域的边缘会趋向对齐，产生误匹配，从而对肿瘤周围的弹性形变场产生影响，使得最终预测的肿瘤收缩情况不准确。
因此，为了避免肿瘤区域和消融区域在配准中发生误匹配，可以利用图像修复技术对术前图像和术后图像进行预处理，具体地是分别对术前图像中的肿瘤区域和术后图像中的消融区域进行预处理，使得预处理后的术前图像中肿瘤区域的灰度分布与肿瘤区域周围器官组织区域的灰度分布相同，预处理后的术后图像中消融区域的灰度分布与消融区域周围器官组织区域的灰度分布相同，从而不会导致后续图像配准过程中肿瘤区域和消融区域的边缘对齐、预测的肿瘤收缩情况不准确。
预处理后的术前图像中肿瘤区域的灰度分布与肿瘤区域周围器官组织区域的灰度分布相同，是指预处理后的术前图像中肿瘤区域的灰度分布和肿瘤区域周围器官组织区域的灰度分布具有相同形式的概率分布函数，只是概率分布函数的参数存在差异。
预处理后的术后图像中消融区域的灰度分布与消融区域周围器官组织区域的灰度分布相同，是指预处理后的术后图像中消融区域的灰度分布与消融区域周围器官组织区域的灰度分布具有相同形式的概率分布函数，只是概率分布函数的参数存在差异。
步骤s102、对预处理后的术前图像中的肿瘤区域和预处理后的术后图像中的消融区域进行图像配准，获取弹性形变场，并对弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点；其中，弹性形变场，用于描述肿瘤的收缩。
需要说明的是，进行微博消融手术时，肿瘤在受热收缩的过程中，会带动周围器官组织，如血管等也向内收缩，因此，可以根据肿瘤周围器官组织的弹性形变推导出肿瘤实际的收缩过程，该弹性形变可以由肿瘤周围器官组织的弹性形变场来表示。肿瘤周围器官组织的弹性形变场，可以认为与肿瘤的弹性形变场相同。
具体地，对术前图像和术后图像进行预处理后，根据图像配准方法对预处理后的术前图像中的肿瘤区域和预处理后的术后图像中的消融区域进行配准，从而能实现对病变器官内部运动的估计，获得用于描述肿瘤的收缩的弹性形变场。
弹性形变场，反映了包含病变器官内部运动信息的肿瘤周围器官组织的弹性形变。由于周围器官组织位于肿瘤周围，因而肿瘤周围器官组织的弹性形变也能反映肿瘤的收缩。
弹性形变场反映了病变器官内部的弹性运动，由于其中包含有肿瘤周围器官组织的运动信息，因此可以被用来分析肿瘤收缩情况。由于肿瘤在受热时会带动周围组织收缩，使得弹性形变场会共同指向肿瘤内部的一点或多点，共同指向的点即为肿瘤的收缩中心点。因此，通过寻找肿瘤收缩中心点，可以分析肿瘤的收缩运动，进而表述肿瘤的收缩情况。
由于弹性形变场为矢量场，可以对弹性形变场进行矢量场分析，以确定肿瘤收缩中心点。对弹性形变场进行矢量场分析，可以从现有矢量场分析方法中选择一种合适的方法。
步骤s103、根据肿瘤收缩中心点，将预处理后的术前图像中的肿瘤区域映射到图像配准后的预处理后的术后图像上，并根据映射到图像配准后的预处理后的术后图像上的肿瘤区域和图像配准后的预处理后的术后图像中的消融区域，获取消融手术治疗效果的评估结果。
需要说明的是，微波消融手术的实施过程是将消融针插入肿瘤中，通过消融针产生微波，在微波震荡电场中通过水分子的剧烈运动摩擦生热而导致肿瘤细胞凝固坏死。因此，可以认为肿瘤的收缩中心点是术中消融针所在的位置。根据实际情况，消融针可以为一个或多个，因为获得的肿瘤的收缩中心点为一个或多个。
通过步骤s102获得肿瘤收缩中心点后，将通过步骤s102获得肿瘤收缩中心点作为消融针所在的位置，从而能根据消融针所在的位置和现有的任一肿瘤收缩模型，预测肿瘤的收缩情况，将预处理后的术前图像中的肿瘤区域结合预测获得的肿瘤的收缩情况，映射到预处理后的术后图像上，从而能获取图像配准后的预处理后的术后图像中的消融区域，对映射到图像配准后的预处理后的术后图像上的肿瘤区域的包裹情况，并根据上述包裹情况对消融手术的治疗效果进行评估，获得消融手术治疗效果的评估结果。
本发明实施例通过对术前图像和术后图像进行预处理后，对预处理后的术前图像和预处理后的术后图像进行图像配准，获取弹性形变场，对弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点，根据肿瘤收缩中心点将肿瘤区域映射到术后图像上，获取消融手术治疗效果的评估结果，能准确反映术中肿瘤的收缩，从而能获得更准确的消融手术治疗效果的评估结果。
基于上述实施例的内容，对术前图像中的肿瘤区域进行预处理的具体步骤包括：对于术前图像中的肿瘤区域中的每个像素，将像素的灰度替换为像素的邻域中各像素的灰度的加权和。
具体地，将术前图像中的肿瘤区域中的每个像素的灰度，用该像素的邻域中各像素的灰度的加权和进行替换，实现对术前图像中的肿瘤区域的预处理。
每个像素的邻域，可以为4邻域或8邻域，但不限于此。
对术前图像中的肿瘤区域进行预处理的具体公式为：
其中，ω1表示肿瘤区域；x为肿瘤区域ω1中的像素；i(x)表示预处理后像素x的灰度；邻域ω0表示像素x的邻域；y表示像素x的邻域ω0中的像素；i(y)表示像素y的灰度；w表示权重；α0为预设的正常数，表示调整系数。
对于α0的取值，较低的值能减少噪声，较高的值能够保留图像细节。
本发明实施例将肿瘤区域中每个像素的灰度替换为该像素的邻域中各像素的灰度的加权和，能避免肿瘤区域和消融区域在配准中发生误匹配，从而能获得更准确的肿瘤收缩情况，能获得更准确的消融手术治疗效果的评估结果。
基于上述实施例的内容，对术后图像中的消融区域进行预处理的具体步骤包括：对于术后图像中的消融区域中的每个像素，将像素的灰度替换为像素的邻域中各像素的灰度的加权和。
具体地，将术后图像中的消融区域中的每个像素的灰度，用该像素的邻域中各像素的灰度的加权和进行替换，实现对术后图像中的肿瘤区域的预处理。
每个像素的邻域，可以为4邻域或8邻域，但不限于此。
可以采用对术前图像中的肿瘤区域进行预处理的方法，对术后图像中的消融区域进行预处理。对术后图像中的消融区域进行预处理的具体公式为：
其中，ω2表示消融区域；x为消融区域ω2中的像素；i(x)表示预处理后像素x的灰度；邻域ω0表示像素x的邻域；y表示像素x的邻域ω0中的像素；i(y)表示像素y的灰度；w表示权重；α0为预设的正常数，表示调整系数。
对于α0的取值，较低的值能减少噪声，较高的值能够保留图像细节。术前图像和术后图像预处理的具体公式中的α0相同。
可以理解的是，对术前图像中的肿瘤区域进行预处理时采用的邻域，可以与对术后图像中的消融区域进行预处理时采用的邻域相同或不同。例如，可以都采用8邻域，也可以分别采用4邻域和8邻域。
本发明实施例将消融区域中每个像素的灰度替换为该像素的邻域中各像素的灰度的加权和，能避免肿瘤区域和消融区域在配准中发生误匹配，从而能获得更准确的肿瘤收缩情况，能获得更准确的消融手术治疗效果的评估结果。
基于上述实施例的内容，对预处理后的术前图像中的肿瘤区域和预处理后的术后图像中的消融区域进行图像配准，获取弹性形变场的具体步骤包括：对预处理后的术前图像中的肿瘤区域和预处理后的术后图像中的消融区域进行刚性配准，使得预处理后的术前图像与刚性配准后的预处理后的术后图像之间的互信息最大；根据微分同胚形变模型，对预处理后的术前图像中的肿瘤区域和刚性配准后的预处理后的术后图像中的消融区域进行弹性配准，获取弹性形变场。
具体地，对预处理后的术前图像中的肿瘤区域和预处理后的术后图像中的消融区域进行图像配准，分为两个步骤：刚性配准和弹性配准。
由于用于评估消融手术治疗效果的术前图像和术后图像采自不同的时间和地点，图像间存在大尺度的位姿差异，仅靠弹性配准无法处理。因而需要首先预测两幅图像间的刚性形变，通过刚性配准来校正大尺度的位姿差异。
位姿，指位置和姿态。
可以采用整幅图像的灰度信息指引刚性配准，并采用互信息(mutualinformation，简称mi)来衡量两幅图像间的相似程度。刚性配准的目标就是寻找一个理想的刚性变换矩阵
互信息可以采用标准化互信息(normalizedmutualinformation，简称nmi)，但不限于此。
基于互信息进行刚性配准，能适用于术前图像和术后图像是通过不同医学影像采集方法获得的情况。例如，术前图像为ct影像、术后图像为mri影像时，基于互信息进行刚性配准，能不受影像采集方法不同的影响，获得更好的配准效果。
刚性变换矩阵
其中，α，β，γ分别表示绕x，y，z轴的旋转角度；tx，ty，tz分别表示沿x，y，z轴的平移量。
刚性配准之后，术前图像和术后图像在整体上达到了空间上的对齐。但是由于需要分析病变器官内部的非刚性运动，需要进一步利用弹性配准得到对应的运动信息，即弹性形变场
进行弹性配准时，可以根据微分同胚形变(diffeomorphicdemons)模型进行配准，获得弹性形变场。根据微分同胚形变模型进行预测获得的弹性形变场，具有微分同胚的特性。该特性使得弹性形变场处处可微，即弹性形变场的变化连续可导，因而在掌握肿瘤周围器官组织运动信息的基础上，可以推导出肿瘤收缩中心点位置。
例如，可以采用对数域微分同胚形变(log-domaindiffeomorphicdemons)模型进行弹性配准，但不限于此。
预处理后的术后图像ipost经最终形变场
其中，刚性变换矩阵
本发明实施例通过基于互信息的刚性配准和基于微分同胚形变模型的弹性配准，获取弹性形变场，能更准确地分离出术后图像相对于术前图像的位姿差异和肿瘤周围器官组织的弹性形变，能获得更准确的用于描述肿瘤的收缩的弹性形变场，从而能获得更准确的肿瘤收缩情况，能获得更准确的消融手术治疗效果的评估结果。进一步地，基于互信息的刚性配准能适用于术前图像和术后图像是通过不同医学影像采集方法获得的情况，应用范围更广。
基于上述实施例的内容，对弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点的具体步骤包括：对弹性形变场进行分解，获取弹性形变场中的无旋场和无旋场的势函数；根据无旋场的势函数，确定无旋场中缩小传播的中心点；获取无旋场中各缩小传播的中心点的收缩程度，根据收缩程度对无旋场中的缩小传播的中心点进行聚类，将收缩程度最大的一类缩小传播的中心点确定为肿瘤收缩中心点。
具体地，可以通过下面的步骤对弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点。
获得弹性形变场后，对弹性形变场进行分解，将弹性形变场分解为无旋场、无散场和调和场。
在
其中，
无旋场，只包含发散和/或收缩；无散场，只包含旋转；调和场，近似平移。
由于需要获取的是收缩中心点，收缩中心点显然只存在与无旋场中。
在分解弹性形变场的过程中，还可以获得无旋场的势函数d。
其中，g∞表示自由空间(free-space格林函数)；▽表示散度运算符；ω表示预处理后的术前图像ipre空间。
根据无旋场的势函数，可以确定无旋场中的sink(缩小传播的中心点)。
由于
为了消除噪声的影响、获得正确的肿瘤收缩中心点，在确定无旋场中缩小传播的中心点后，获取每个缩小传播的中心点的收缩程度。
可以通过雅克比行列式反映每个sink点的收缩程度。雅克比行列式的具体表达式为：
其中，
jac为1说明体积保持不变；jac的值越小，说明体积收缩程度越大。
将每个sink点的坐标代入雅克比行列式的具体表达式，即可获得每个sink点的收缩程度。
获得每个sink点的收缩程度后，采用聚类算法对sink点的收缩程度(jac值)进行聚类，将收缩程度最大的一类缩小传播的中心点确定为作为正确sink，即肿瘤收缩中心点。而收缩程度较小的一类或多类缩小传播的中心点，则为噪声sink。
本发明实施例对采用的聚类算法不作具体限制。
例如，可以采用k-means算法进行聚类，将缩小传播的中心点聚合为两类：收缩程度较大的一类和收缩程度较小的一类，收缩程度较大的一类为正确sink，收缩程度较小的一类为噪声sink。
本发明实施例通过对弹性形变场进行分解确定无旋场中缩小传播的中心点，根据收缩程度对无旋场中的缩小传播的中心点进行聚类，将收缩程度最大的一类缩小传播的中心点确定为肿瘤收缩中心点，能消除噪声的干扰，获得更准确的肿瘤收缩中心点，从而能获得更准确的消融手术治疗效果的评估结果。
基于上述实施例的内容，根据无旋场的势函数，确定无旋场中缩小传播的中心点的具体步骤包括：获取无旋场的势函数的极大值点，将极大值点对应的无旋场中的点，确定为无旋场中缩小传播的中心点。
具体地，sink为无旋场的势函数的极大值点对应的无旋场中的点。
根据无旋场的势函数，可以确定无旋场的势函数的极大值点，从而能根据无旋场的势函数的极大值点确定无旋场中缩小传播的中心点。
本发明实施例将无旋场的势函数的极大值点对应的无旋场中的点，确定为无旋场中缩小传播的中心点，能获得准确的缩小传播的中心点，从而能获得更准确的肿瘤收缩中心点、获得更准确的消融手术治疗效果的评估结果。
基于上述实施例的内容，对弹性形变场进行分解，获取弹性形变场中的无旋场和无旋场的势函数的具体步骤包括：根据霍奇亥姆霍兹分解算法对弹性形变场进行分解，获取弹性形变场中的无旋场和无旋场的势函数。
具体地，可以采用霍奇亥姆霍兹分解(hodgehelmholtzdecomposition，简称hhd)算法，对弹性形变场进行分解。
例如，可以采用naturalhhd(自然霍奇亥姆霍兹分解)算法或efficienthhd(效率霍奇亥姆霍兹分解)，对弹性形变场进行分解。
本发明实施例根据霍奇亥姆霍兹分解算法对弹性形变场进行分解，能获得更准确的无旋场和无旋场的势函数，从而能能获得更准确的消融手术治疗效果的评估结果。
图2为根据本发明实施例提供的消融手术治疗效果的评估装置的功能框图。基于上述实施例的内容，如图2所示，一种消融手术治疗效果的评估装置包括预处理模块201、图像配准模块202和效果评估模块203，其中：
预处理模块201，用于分别对术前图像中的肿瘤区域和术后图像中的消融区域进行预处理，使得预处理后的术前图像中肿瘤区域的灰度分布与肿瘤区域周围器官组织区域的灰度分布相同，预处理后的术后图像中消融区域的灰度分布与消融区域周围器官组织区域的灰度分布相同；
图像配准模块202，用于对预处理后的术前图像中的肿瘤区域和预处理后的术后图像中的消融区域进行图像配准，获取弹性形变场，并对弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点；
效果评估模块203，用于根据肿瘤收缩中心点，将预处理后的术前图像中的肿瘤区域映射到图像配准后的预处理后的术后图像上，并根据映射到预处理后的术后图像上的肿瘤区域和图像配准后的预处理后的术后图像中的消融区域，获取消融手术治疗效果的评估结果；
其中，弹性形变场，用于描述肿瘤的收缩。
具体地，获取病人的术前图像和术后图像后，预处理模块201分别对术前图像中的肿瘤区域和术后图像中的消融区域进行预处理，使得预处理后的术前图像中肿瘤区域的灰度分布与肿瘤区域周围器官组织区域的灰度分布相同，预处理后的术后图像中消融区域的灰度分布与消融区域周围器官组织区域的灰度分布相同，避免后续图像配准过程中肿瘤区域和消融区域的边缘对齐，肿瘤区域和消融区域在配准中发生误匹配。
图像配准模块202对预处理后的术前图像中的肿瘤区域和预处理后的术后图像中的消融区域进行图像配准，获得用于描述肿瘤的收缩的弹性形变场；获得弹性形变场后，对弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点。
效果评估模块203根据肿瘤收缩中心点，将预处理后的术前图像中的肿瘤区域映射到图像配准后的预处理后的术后图像上，获得消融手术治疗效果的评估结果。
本发明实施例提供的消融手术治疗效果的评估装置，用于执行本发明实施例提供的消融手术治疗效果的评估方法，消融手术治疗效果的评估装置包括的各模块实现相应功能的具体方法和流程详见上述消融手术治疗效果的评估方法的实施例，此处不再赘述。
该消融手术治疗效果的评估装置用于前述各实施例的消融手术治疗效果的评估方法。因此，在前述各实施例中的消融手术治疗效果的评估方法中的描述和定义，可以用于本发明实施例中各执行模块的理解。
本发明实施例通过对术前图像和术后图像进行预处理后，对预处理后的术前图像和预处理后的术后图像进行图像配准，获取弹性形变场，对弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点，根据肿瘤收缩中心点将肿瘤区域映射到术后图像上，获取消融手术治疗效果的评估结果，能准确反映术中肿瘤的收缩，从而能获得更准确的消融手术治疗效果的评估结果。
图3为根据本发明实施例提供的电子设备的结构框图。基于上述实施例的内容，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302和总线303；其中，处理器301和存储器302通过总线303完成相互间的通信；处理器301用于调用存储在存储器302中并可在处理器301上运行的计算机程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：分别对术前图像中的肿瘤区域和术后图像中的消融区域进行预处理，使得预处理后的术前图像中肿瘤区域的灰度分布与肿瘤区域周围器官组织区域的灰度分布相同，预处理后的术后图像中消融区域的灰度分布与消融区域周围器官组织区域的灰度分布相同；对预处理后的术前图像中的肿瘤区域和预处理后的术后图像中的消融区域进行图像配准，获取弹性形变场，并对弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点；根据肿瘤收缩中心点，将预处理后的术前图像中的肿瘤区域映射到图像配准后的预处理后的术后图像上，并根据映射到图像配准后的预处理后的术后图像上的肿瘤区域和图像配准后的预处理后的术后图像中的消融区域，获取消融手术治疗效果的评估结果。
本发明另一实施例公开一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：分别对术前图像中的肿瘤区域和术后图像中的消融区域进行预处理，使得预处理后的术前图像中肿瘤区域的灰度分布与肿瘤区域周围器官组织区域的灰度分布相同，预处理后的术后图像中消融区域的灰度分布与消融区域周围器官组织区域的灰度分布相同；对预处理后的术前图像中的肿瘤区域和预处理后的术后图像中的消融区域进行图像配准，获取弹性形变场，并对弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点；根据肿瘤收缩中心点，将预处理后的术前图像中的肿瘤区域映射到图像配准后的预处理后的术后图像上，并根据映射到图像配准后的预处理后的术后图像上的肿瘤区域和图像配准后的预处理后的术后图像中的消融区域，获取消融手术治疗效果的评估结果。
此外，上述的存储器302中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明另一实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令使计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：分别对术前图像中的肿瘤区域和术后图像中的消融区域进行预处理，使得预处理后的术前图像中肿瘤区域的灰度分布与肿瘤区域周围器官组织区域的灰度分布相同，预处理后的术后图像中消融区域的灰度分布与消融区域周围器官组织区域的灰度分布相同；对预处理后的术前图像中的肿瘤区域和预处理后的术后图像中的消融区域进行图像配准，获取弹性形变场，并对弹性形变场进行矢量场分析，确定肿瘤收缩中心点；根据肿瘤收缩中心点，将预处理后的术前图像中的肿瘤区域映射到图像配准后的预处理后的术后图像上，并根据映射到图像配准后的预处理后的术后图像上的肿瘤区域和图像配准后的预处理后的术后图像中的消融区域，获取消融手术治疗效果的评估结果。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行上述各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。