专利汇可以提供一种基于粘弹性模型的非刚体医学图像配准方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及医学 图像分析 技术领域,是一种基于物理模型的非刚体医学 图像配准 新技术,用于医学图像分析。使用粘弹性中的Maxwell模型对图像 变形 进行约束,同时引入了一种自适应 力 。步骤包括:S1,输入模板图像和目标图像;S2,初始化,各处位移和速度为零;S3,根据方程(1)(2)求力;S4,解方程(3)(4);S5,根据方程(7)式求总位移;S6,求图像变形后的SSD值;S7,和图像变形以前的SSD值比较,进行判断;S8,计算所有变换的雅可比行列式;S9,求取经过以上变换的中间图像;S10,停止。本发明可以实现快速,准确,鲁棒的单模态非刚体医学图像配准。,下面是一种基于粘弹性模型的非刚体医学图像配准方法专利的具体信息内容。
1.一种基于物理模型的非刚体医学图像配准方法,其特征在于,使用粘弹性中的Maxwell模型对图像变形进行约束,同时引入了一种自适应力。
2.根据权利要求1的基于物理模型的非刚体医学图像配准方法,其步骤如下:步骤S1,输入模板图像和目标图像;步骤S2,初始化,各处位移和速度为零;步骤S3,根据方程(1)(2)求力;步骤S4,解方程(3)(4);步骤S5,根据方程(7)式求总位移;步骤S6,求图像变形后的SSD值;步骤S7,和图像变形以前的SSD值比较,进行判断:如果该SSD值不再减小,跳转到S10,程序中止,否则转到S8;步骤S8,计算所有变换的雅可比行列式,若变换的雅可比行列式大于零,图像在变形过程中其拓扑结构保持不变,在此我们让变换的雅可比行列式不小于0.5;如果所有的雅可比行列式的数值大于0.5,转到S3,继续求图像的变形场,否则,转到S9;步骤S9,求取经过以上变换的中间图像,把该图像作为新的模板图像,转到S2;步骤S10,停止。
3.根据权利要求1的基于物理模型的非刚体医学图像配准方法,其特征在于,提出了自适应力的方法,在该方法中引入了自适应参数,在变形图像中,所有的点都有相应的位移,当最大位移小于某个阈值时,自动调整参数,使得在下一次迭代过程中最大位移提高,当最大位移超过另外一个阈值时,自动调整参数,使得在下一次迭代过程中最大位移降到该阈值以下。
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