公开(公告)号：CN108537723A

公开(公告)日：2018-09-14

申请号：CN201810307540.2

申请日：2018-04-08

Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院

Inventor： 李安安 ,  谭朝镇 ,  骆清铭 ,  龚辉 ,  丰钊

IPC: G06T3/00

Abstract: 本发明涉及一种海量脑图像数据集的三维非线性配准方法及系统，所述海量脑图像数据集的三维非线性配准方法，包括以下步骤：S0.降采样步骤；S1.低分辨图像配准步骤，其中包括：S11.线性配准步骤；S12.非线性配准步骤；S2.高分辨图像快速变换步骤，其中包括：S21.高分辨配准的变换矩阵计算步骤；S22.高分辨配准后空间范围计算步骤；S23.分块步骤；S24.高分辨非线性变换步骤。本发明利用低分辨图像数据配准信息，对海量高分辨三维图像数据集进行变换，实现海量高分辨三维图像数据集的非线性配准。本发明适用于基于变换矩阵的所有线性配准和基于位移场的所有非线性配准，能够快速对TB级数据集进行非线性配准。

公开(公告)号：CN108537723B

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN201810307540.2

申请日：2018-04-08

Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院

Inventor： 李安安 ,  谭朝镇 ,  骆清铭 ,  龚辉 ,  丰钊

IPC: G06T3/00

Abstract: 本发明涉及一种海量脑图像数据集的三维非线性配准方法及系统，所述海量脑图像数据集的三维非线性配准方法，包括以下步骤：S0.降采样步骤；S1.低分辨图像配准步骤，其中包括：S11.线性配准步骤；S12.非线性配准步骤；S2.高分辨图像快速变换步骤，其中包括：S21.高分辨配准的变换矩阵计算步骤；S22.高分辨配准后空间范围计算步骤；S23.分块步骤；S24.高分辨非线性变换步骤。本发明利用低分辨图像数据配准信息，对海量高分辨三维图像数据集进行变换，实现海量高分辨三维图像数据集的非线性配准。本发明适用于基于变换矩阵的所有线性配准和基于位移场的所有非线性配准，能够快速对TB级数据集进行非线性配准。