(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211251951.7 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 江苏瑞康成医疗科技有限公司 地址 214122 江苏省无锡市经开区金融三 街嘉凯财富中心8号楼 (72)发明人 王浩　常瀛修　裘玮晶　宿禹昌　 周萍　 (74)专利代理 机构 长沙大珂知识产权代理事务 所(普通合伙) 4323 6 专利代理师 王琼琦 (51)Int.Cl. G06T 7/33(2017.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 5/10(2006.01) (54)发明名称 一种自适应医学影 像快速配准方法 (57)摘要 本发明涉及医学影像配准的技术领域， 揭露 了一种自适应医学影像快速配准方法， 所述方法 包括： 构建医学影像基模型， 基于医学影像基模 型构建医学影像配准模型， 所述医学影像配准模 型的输入为待配准的两幅医学影像， 输出为配准 后的医学影像以及配准结果评价， 并形成多目标 医学影像配准目标函数； 基于多目标医学影像配 准目标函数， 对构建的医学影像配准模型参数和 医学影像基模 型结构参数进行交替分层优化； 根 据求解得到的最优医学影像配准模型对待配准 医学影像图像进行配准。 本发明实现模型结构的 自适应训练， 通过保留提取医学影像特征更有效 的有向边， 实现模型结构 的自适应调节， 快速得 到可用模型进行医学影 像配准。 权利要求书4页 说明书13页 附图2页 CN 115471533 A 2022.12.13 CN 115471533 A 1.一种自适应医学影 像快速配准方法， 其特 征在于， 所述方法包括： S1： 构建医学影 像基模型， 概 率图模型为所述医学影 像基模型的表示形式； S2： 基于医学影像基模型构建医学影像配准模型， 所述医学影像配准模型的输入为待 配准的两幅医学影像， 输出为配准后的医学影像以及配准结果评价， 并形成多目标医学影 像配准目标函数， 所述医学影 像配准模型的结构包括： 基于医学影像基模型构建医学影像配准模型， 所述医学影像配准模型的输入为待配准 的两幅医学影 像， 输出为配准后的医学影 像以及配准结果评价； 所述医学影像配准模型包括滤波层、 医学影像基模型、 上采样层、 下采样层以及配准网 络； 所述滤波层的结构为滤波器， 滤波层尺度即为滤波器尺度， 对于尺度为c的滤波器， 其 滤波结果 为： Lc(I， θI)＝F‑1[F(I)hc(I， θI)] 其中： F(·)表示傅里叶变换， F‑1(·)表示逆傅里叶变换； θI表示输入医学影像配准模型的待配准医学影像I的梯度方向角， 表示待配准医 学影像I在竖直方向的偏导， 表示待配准医学影 像I在水平方向的偏导； f0表示最小尺度滤波器的频率， f0＝1/λ0， λ0表示最小尺度滤波器的波长， fc＝1/[λ0zc ‑1]， z表示尺度因子； θ表示滤波器的方向； σc表示滤波器的频率偏差， 其中所述滤波器的径向带宽Bc决定频率偏差σc， Lc(I， θI)表示尺度c的滤波器对于待配准医学影 像I的滤波结果； 配准网络利用配准变换矩阵参数M建立待配准医学影像特征图位置与配准结果特征图 位置的映射关系： 其中： 表示特征图v中第j个特征点的坐标位置， 表示配准结果特征图u中对 应的第j个特 征点的坐标位置； 将两幅待配准医学影像特征图映射到配准结果特征图中， 利用反卷积网络将配准结果 特征图转换为医学影 像；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115471533 A 2计算两幅待配准医学影 像特征图的互信息作为配准结果评价； S3： 基于多目标医学影像配准目标函数， 对构建的医学影像配准模型参数和医学影像 基模型结构参数进行交替分层优化， 优化得到的配准模型参数和基模型结构参数， 确定最 优结构和参数的医学影 像配准模型； S4： 根据求解得到的最优医学影像配准模型对待配准医学影像 图像进行配准， 若配准 结果评价高于指定阈值则说明当前两张医学影 像能够配准， 并输出配准后的医学影 像。 2.如权利要求1所述的一种自适应 医学影像快速配准方法， 其特征在于， 所述S1步骤中 构建医学影 像基模型， 包括： 构建医学影像基模型， 其中概率图模型为所述医学影像基模型的表示形式； 所述医学 影像基模型包括 一个输入节点、 n个 计算节点以及一个输出节点； 所述输入节点用于接收待配准医学影像的滤波结果或待配准医学影像的特征图， 利用 大小为1×1像素的卷积核对接收值进行卷积操作， 将卷积处理后的特征图输入到计算节 点； 对于n个计算节点中的任意计算节点codei， 若计算节点codei的前继节点为codei1， codei2， 所述计算节点codei的计算结果为所有前继节点计算结果的卷积处理结果， 则该计 算节点codei的计算结果 为： 其中： s(codei)表示计算节点codei的计算结果， 所述计算结果 为待配准医学影 像的特征图； 表示基于计算节点codei的卷积处 理； wi1→i表示边codei1→codei的权重， 基于wi1→i， wi2→i对s(codei1)， s(codei2)进行卷积处 理； 所述输出节点用于将计算节点的计算结果进行concat操作， 得到待配准医学影像的特 征图。 3.如权利要求1所述的一种自适应 医学影像快速配准方法， 其特征在于， 所述S2步骤中 形成多目标医学影 像配准目标函数， 包括： 所述多目标医学影 像配准目标函数表示： 其中： w表示医学影 像基模型中计算节点所构成边的权 重集合， M表示配准变换矩阵参数； train表示训练集， 所述训练集中包括待配准的医学影 像； Ω表示待配准医学影 像的像素坐标点 集合， k表示 其中任意第k个 像素坐标点； gv(k)表示待配准医学影像v中第k个像素的灰度值， 表示待配准医学影像的平均灰 度值； u表示从训练集train中选取与待配准医学影像v配准评价结果最高的医学影像， 基于 医学影像配准模型进行配准得到的配准结果；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115471533 A 3