一种二维三维医学图像配准方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及医学成像技术领域，特别涉及一种二维三维医学图像配准方法。
【背景技术】
[0002] 为实现图像引导治疗（Image Guided Therapy，IGRT)，图像引导放射治疗（Image Guided Radiosurgery, IGRS)和图像引导微创治疗（Image Guided Minimally Invasive Therapy，IGMIT)，现有的手术病灶定位过程主要包括：在术前进行三维（Three Dimension， 3D)的计算机断层放射扫描成像（Computed Tomography，CT);在术中实时扫描病灶二维 (Two-Dimension，2D)的X光图像，并从CT图像中根据光线投影算法生成2D的数字重建影 像（Digitally Reconstructed Radi〇-graphs，DRR)，通过测 DRR与 X光图像相似度对CT 图 像与X光图像进行配准，从而获得病灶（X光图像）当前在CT图像中的准确位置和方向，进 而实时引导治疗，这种方法在配准精度要求较高时则需消耗长时间生成大量DRR来进行配 准，因此难以实现快速准确的CT与X光间的配准，使CT图像不能快速准确的引导治疗。
【发明内容】
[0003] 本发明提供一种二维三维医学图像配准方法，以实现快速准确的三维CT图像与 二维X光图像间的配准，使三维CT图像能够快速准确的引导治疗。
[0004] 本发明一种二维三维医学图像配准方法，包括：
[0005] 对病灶的三维CT图像进行滤波预处理，根据最大密度投影（maximum intensity projection，MIP)算法，将所述三维CT图像在互相正交两平面系内进行投影获得对应的两 个数字重建影像DRR集；
[0006] 获取所述病灶在最接近所述互相正交两平面系的另外两个正交平面上的两个二 维X光图像，并对所述二维X光图像进行滤波预处理；
[0007] 遍历所述两个DRR集与相应的所述另外两个正交二维X光图像进行配准，确定对 应的最相似的所述DRR图像及其平面内位置坐标、平面内旋转角度和平面外旋转角度；
[0008] 将所述平面内位置坐标、平面内旋转角度和平面外旋转角度转换到所述三维CT 图像坐标系下得到六个配准参数。
[0009] 本发明的有益效果为：
[0010] 本发明一种二维三维医学图像配准方法通过对三维CT图像和二维X光图像进行 曲率各向异性弥散（Curvature Anisotropic Diffusion)滤波预处理并采用MIP算法生 成DRR集，采用近似方法将同样进行曲率各向异性弥散滤波预处理的二维X光图像与投影 生成的DRR集分别在平面内和平面外配准，再将平面的四个配准参数变换到三维CT图像坐 标系得到六个配准参数，解决了对实时生成二维X光图像与预先生成的三维CT图像进行 2D/3D配准时由于重建DRR数量大而不能快速配准的技术问题，从而实现了快速准确的CT 图像与X光间的配准，使CT图像能够快速准确的引导治疗。
【附图说明】
[0011] 图1是本发明一种二维三维医学图像配准方法实施例一的流程图；
[0012] 图2是本发明一种二维三维医学图像配准方法实施例一中DRR集与二维X光图像 配准流程图；
[0013] 图3是本发明一种二维三维医学图像配准方法实施例一中两正交方向X光图像的 效果图；
[0014] 图4是本发明一种二维三维医学图像配准方法实施例一中平面到三维配准参数 转换的原理图；
[0015] 图5是本发明一种二维三维医学图像配准方法实施例二中DRR集与二维X光图像 配准流程图。
【具体实施方式】
[0016] 图1是本发明一种二维三维医学图像配准方法实施例一的流程图，如图1所示，本 发明一种二维三维医学图像配准方法，包括：
[0017] S101、对病灶的三维CT图像进行滤波预处理，根据最大密度投影算法，将所述三 维CT图像在互相正交两平面系内进行投影获得对应的两个数字重建影像DRR集；
[0018] 所述三维CT图像还可以用CT、MRI、PER或3DRA图像替换；优选的，所述X轴为人 体三维CT图像的纵轴，所述三维CT图像为术前也即在手术计划阶段生成的计算机断层放 射扫描成像CT图像；
[0019] 优选的，所述滤波预处理为曲率各向异性弥散（Curvature Anisotropic Diffusion，CAD)滤波预处理；
[0020] 各向异性弥散算法通过创建尺度空间图像集，并与二维各项同性高斯滤波器进行 卷积，从而达到上述效果，其定义方程为：
[0021] - = div(c(x, vJ)V/) = Vc-Vi +c(x, vJ)AI (l) dt " ~
[0022] 其中，I为尺度空间图像集，Δ为拉普拉斯算子，▽为图像梯度，div为散度算子， c(x，y，t)为弥散系数，是一个用来控制平滑程度的单调递减函数，满足随梯度增大而减小。 这样保证了在区域内部以较快速度弥散，在边缘处不再弥散，进而起到边缘增强的作用；时 间步长最大不超过〇. 5/2N，N为图像维度，对三维CT图像取时间步长为0. 12,对于二维X光 图像，取时间步长为〇. 06,以保证两种图像不但得到平滑效果，和保证能保留图像的解剖结 构细节。
[0023] 需要说明的是，曲率各向异性弥散滤波是开源医学图像算法库（Insight Toolkit，ITK)内置的实现各向异性弥散滤波程序，不但保证图像得到平滑效果，而且保证 能边缘增强的作用，从而保留图像的解剖结构细节；
[0024] 优选的，所述根据最大密度投影MIP算法，将三维CT图像沿互相正交的方向进行 投影获得两组数字重建影像DRR集包括：
[0025] 将三维CT图像直角坐标系xyz的xy平面和xz平面绕X轴转动第一角度分别形 成第一参考平面和第二参考平面，在将所述第一参考平面和第二参考平面同时在小于采样 角阈值范围内等间隔或不等间隔绕X轴转动形成的投影平面上对所述三维CT图像执行MIP 算法获得对应的两组DRR后组成第一 DRR集和第二DRR集；
[0026] 优选的，所述采样角阈值为5° ;所述在将第一参考平面和第二参考平面同时在小 于采样角阈值范围内等间隔或不等间隔绕X轴转动形成的投影平面上对所述三维CT图像 执行MIP算法获得对应的两组DRR包括：
[0027] 在将所述第一参考平面和第二参考平面同时在0°~3°内以第一采样密度等间 隔绕X轴转动形成的投影平面上、在3°~5°内以第二采样密度等间隔绕X轴转动形成 的投影平面上对所述三维CT图像执行所述MIP算法获得对应的两组DRR，所述第一采样 密度大于所述第二采样密度；所述第一采样密度可以为〇. 05°，所述第二采样密度可以为 0. 02° ;在本步骤中，通过对参考平面邻域内的投影平面进行深度采样，对偏转较大的投影 平面进行稀疏采样，可以进一步提高生成DRR集的效率；
[0028] S102、获取所述病灶在最接近所述互相正交两平面系的另外两个正交平面上的两 个二维X光图像，并对所述二维X光图像进行滤波预处理；；
[0029] 优选的，获取所述病灶在最接近所述互相正交两平面系的另外两个正交平面上的 两个二维X光图像包括：
[0030] 将三维直角坐标系XdytlZj^ X 平面和XciZci平面绕Xci轴转动所述第一角度分别形 成第一图像平面和第二图像平面、所述三维直角坐标系的位置与取向趋近所述三维CT图 像直角坐标系，获取分别在所述第一图像平面和第二图像平面内的第一二维X光图像和第 二二维X光图像；
[0031] 优选的，所述X'轴可以为人体的纵轴；所述二维X光图像可以为在手术进行过程 中实时生成的X光图像；图3是本发明一种二维三维医学图像配准方法实施例一中两正交 方向X光图像的效果图；
[0032] 优选的，所述对二维X光图像进行滤波预处理的过程与SlOl中所述对三维CT图 像预处理的过程类似，不再赘述；具体来说，这