图像配准的评估方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及医疗科技领域及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像配准的评估方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.影像配准(也可以称为图像配准)在放射治疗中一般有两种应用场景，第一种是在进行计划设计时，需要基于同一患者同一时期不同模态的影像进行靶区的勾画，以确定需要治疗和保护的区域，不同模态的影像由于不同设备等原因需要进行图像配准。第二种是在患者的疾病复发之后再次进行放射治疗之前需要将患者首程治疗的计划影像与再程治疗的计划影像进行叠加，以确定患者的耐受剂量及再程计划的制定，两个疗程的治疗所需要的影像同样要基于配准进行形变叠加。
3.目前，现有的图像配准评价方式一般有基于灰度的均方根误差（rmse）、均方误差（mse）、结构相似度（ssim）、互信息（mi）等方式，但是这些方法均存在较大的局限性，无论是基于两幅影像间的灰度差异或者是基于两幅影像的互信息，在不同的患者身上值的差异往往难以统一，这就导致了无法定量一个标准值来衡量配准结果的好坏，往往需要人为进行干预结合实际影像来评估配准结果的精度，此外，虽然基于roi（region of interest，图像处理领域中的感兴趣图像区域）的方法可以做到定量评估图像配准结果，但是由于在浮动影像中通常没有roi勾画，因此这便需要大量的人力成本进行roi的勾画，即无法自动化的完成整个图像配准的评估过程。
4.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.本技术提供了一种图像配准的评估方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决由于现有的图像配准评估技术无法实现自动化评估且不具有标准的量化评估指标，导致的图像配准评估效率低的技术问题。
6.根据本技术的一个方面，提供了一种图像配准的评估方法，包括：获取图像配准后的浮动图像和参考图像，并在参考图像中设置种子区域，其中，种子区域为参考图像中的部分图像区域，图像配准用于将浮动图像与参考图像中对应相同人体组织区域的点进行一一对应；基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中；通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，并控制浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域；检测第一图像区域与第二图像区域的相似度，并根据相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度，其中，相似度与配准准确度呈正相关关系。
7.可选地，图像配准的评估方法还包括：检测参考图像中是否存在勾画区域，其中，勾画区域至少包括靶区勾画区域和危及器官勾画区域，靶区勾画区域用于表征参考图像中涉及放疗靶区的图像区域，危及器官勾画区域用于表征参考图像中涉及危及器官的图像区域；在参考图像中存在勾画区域的情况下，将勾画区域缩小预设比例，并将缩小后的勾画区
域作为种子区域；在参考图像中不存在勾画区域的情况下，随机在参考图像中选取预设图像大小的部分图像区域作为种子区域。
8.可选地，图像配准的评估方法还包括：基于物理坐标系，从浮动图像中确定目标区域，其中，目标区域为浮动图像中与参考图像中的种子区域对应相同空间位置的图像区域；将种子区域复制至浮动图像中的目标区域。
9.可选地，第一图像区域用于以图像形式表征参考图像中的种子区域所对应的人体组织在参考图像中的轮廓信息，第二图像区域用于以图像形式表征浮动图像中的种子区域所对应的人体组织在浮动图像中的轮廓信息。
10.可选地，参考图像中的种子区域为n个，参考图像中的n个种子区域生长为n个第一图像区域，参考图像中的n个种子区域复制至浮动图像中生长为n个第二图像区域，参考图像中的每个第一图像区域与浮动图像中的其中一个第二图像区域之间存在对应关系，n为大于1的整数。
11.可选地，图像配准的评估方法还包括：依据n个第一图像区域和n个第二图像区域确定n个图像区域组合，其中，每个图像区域组合由存在对应关系的一个第一图像区域和一个第二图像区域组成；检测每个图像区域组合中的第一图像区域和第二图像区域的相似度，得到n个相似度；计算n个相似度的平均值，得到平均相似度；依据平均相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度。
12.可选地，图像配准的评估方法还包括：在基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中之前，确定参考图像中的种子区域对应的待生长区域，其中，待生长区域表征参考图像中的种子区域在参考图像中的生长范围；基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的待生长区域复制至浮动图像中。
13.可选地，图像配准的评估方法还包括：通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域在参考图像中的待生长区域内生长为第一图像区域，其中，参考图像中的待生长区域包含第一图像区域；通过像素生长算法，控制浮动图像中的种子区域在浮动图像中的待生长区域内生长为第二图像区域，其中，浮动图像中的待生长区域包含第二图像区域。
14.根据本技术的另一个方面，还提供了一种图像配准的评估装置，包括：获取单元，用于获取图像配准后的浮动图像和参考图像，并在参考图像中设置种子区域，其中，种子区域为参考图像中的部分图像区域，图像配准用于将浮动图像与参考图像中对应相同人体组织区域的点进行一一对应；复制单元，用于基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中；控制单元，用于通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，并控制浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域；检测单元，用于检测第一图像区域与第二图像区域的相似度，并根据相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度，其中，相似度与配准准确度呈正相关关系。
15.根据本技术的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项图像配准的评估方法。
16.根据本技术的另一个方面，还提供了一种电子设备，其中，电子设备包括一个或多个处理器和存储器，存储器用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现上述任意一项图像配准的评估方法。
17.在本技术中，采用分别在浮动图像和参考图像的对应位置上生长图像区域的方式，首先获取完成图像配准的浮动图像和参考图像，并在参考图像中设置种子区域，其中，种子区域为参考图像中的部分图像区域，图像配准用于将浮动图像与参考图像中对应相同人体组织区域的点进行一一对应。然后，基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中，随后通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，并控制浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域。最后，检测第一图像区域与第二图像区域的相似度，并根据相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度，其中，相似度与配准准确度呈正相关关系。
18.由上述内容可知，本技术通过在参考图像中设置种子区域，并将种子区域复制至浮动图像中，然后分别将参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，将浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域，在此基础上，如果两个图像的配准准确度较高，则第一图像区域和第二图像区域的相似度必然很高，因此，基于该原理，本技术可以通过检测第一图像区域与第二图像区域的相似度确定参考图像和浮动图像的配准准确度，无需对浮动图像和参考图像进行勾画等准备工作，不仅节约人力成本，还可缩短配准评估时长，提高配准评估效率，此外，由于相似度是一个标准可量化的数据，因此，本技术还解决了现有的图像配准评估技术不具有标准的量化评估指标的问题，实现了图像配准评估的标准化和自动化，无需过多的人为参与。
19.由此可见，本技术的技术方案达到了对图像配准进行自动化评估以及提供标准的量化评估指标的目的，从而实现了减少图像配准评估过程中的人为干扰的技术效果，进而解决了由于现有的图像配准评估技术无法实现自动化评估且不具有标准的量化评估指标，导致的图像配准评估效率低的技术问题。
附图说明
20.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
21.图1是根据本技术实施例的一种可选的图像配准的评估方法的流程图；
22.图2是根据本技术实施例的一种可选的在参考图像中设置种子区域的流程图；
23.图3是根据本技术实施例的一种可选的确定浮动图像和参考图像的配准准确度的流程图；
24.图4是根据本技术实施例的一种可选的确定浮动图像和参考图像的配准准确度的示意图；
25.图5是根据本技术实施例提供的一种可选的图像配准的评估装置的示意图；
26.图6是根据本技术实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
27.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范
围。
28.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
29.实施例1
30.根据本技术实施例，提供了一种图像配准的评估方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
31.图1是根据本技术实施例的一种可选的图像配准的评估方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
32.步骤s101，获取图像配准后的浮动图像和参考图像，并在参考图像中设置种子区域。
33.在步骤s101中，种子区域为参考图像中的部分图像区域，图像配准用于将浮动图像与参考图像中对应相同人体组织区域的点进行一一对应。
34.在一种可选的实施例中，一种图像配准的评估系统（以下简称为评估系统）可以作为本技术实施例中的图像配准的评估方法的执行主体，其中，评估系统可以是一种软件应用系统，也可以是一种软硬件结合的嵌入式系统。
35.可选地，浮动图像和参考图像可以是医学领域的ct、mr、cbct等放疗影像，也可以是其他领域中需要进行图像配准的图像，例如，卫星遥感图像。
36.另外，参考图像中的种子区域可以是参考图像中的部分图像区域，例如，种子区域可以是参考图像中的一个像素点或者一个小面积的图像区域。参考图像中的种子区域可以是随机确定的部分图像区域，也可以是人为指定的部分图像区域，还可以是参考图像中某个已确定的roi区域内缩后所得的图像区域。此外，参考图像中的种子区域的数量可以是多个。
37.步骤s102，基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中。
38.可选地，图像配准是通过预设的物理坐标系进行空间转换，以实现将浮动图像与参考图像中对应相同人体组织区域的点进行一一对应，例如，图像配准的期望效果应该是将浮动图像中表征人体组织区域a的点和参考图像中表征人体组织区域a的点进行对应，将浮动图像中表征人体组织区域b的点和参考图像中表征人体组织区域b的点进行对应，以此类推，直至所有的点全部准确地一一对应。但是，如果图像配准的准确度较差，则便可能出现浮动图像与参考图像中对应相同人体组织区域的点没有实现一一对应，例如，浮动图像中表征人体组织区域a的点和参考图像中表征人体组织区c的点进行了对应，此时便说明浮动图像和参考图像的配准过程存在了偏差，如果错误对应的点越多，则说明两个图像之间
的配准准确度越差。
39.为了自动化地准确评估浮动图像和参考图像的配准效果，评估系统会基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中。容易理解的是，只有使用图像配准时使用的物理坐标系，才能确保在将参考图像中的种子区域复制至浮动图像的过程中，能够最大程度地与图像配准过程中的空间参照标准保持一致。
40.步骤s103，通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，并控制浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域。
41.可选地，像素生长算法包括但不限于深度学习算法、随机游走算法、半自动抠图算法等各种用于像素生长的算法。
42.假设参考图像中的种子区域编号为a-1，浮动图像中的种子区域为a-2，通过像素生长算法，可以控制参考图像中的种子区域a-1生长为第一图像区域a-1-1，浮动图像中的种子区域a-2生长为第二图像区域a-2-1。
43.需要说明的是，第一图像区域a-1-1包含有种子区域a-1，第二图像区域a-2-1包含有种子区域a-2。
44.步骤s104，检测第一图像区域与第二图像区域的相似度，并根据相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度。
45.在步骤s104中，相似度与配准准确度呈正相关关系。
46.可选地，评估系统可以通过计算第一图像区域的dice（一种常用的度量图像分割结果性能的指标）指标数据、第二图像区域的dice指标数据，然后根据计算所得的两个dice指标数据来确定第一图像区域和第二图像区域的相似度，两个dice指标越接近，则说明第一图像区域和第二图像区域的相似度越高，同时说明浮动图像和参考图像的配准准确度也越高。
47.当然，除了dice指标数据之外，其他任何可以表征图像区域间的相似度的指标也可以使用，例如，使用图像区域差异指标数据等等。
48.基于上述步骤s101至步骤s104的内容可知，在本技术中，采用分别在浮动图像和参考图像的对应位置上生长图像区域的方式，首先获取完成图像配准的浮动图像和参考图像，并在参考图像中设置种子区域，其中，种子区域为参考图像中的部分图像区域，图像配准用于将浮动图像与参考图像中对应相同人体组织区域的点进行一一对应。然后，基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中，随后通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，并控制浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域。最后，检测第一图像区域与第二图像区域的相似度，并根据相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度，其中，相似度与配准准确度呈正相关关系。
49.由上述内容可知，本技术通过在参考图像中设置种子区域，并将种子区域复制至浮动图像中，然后分别将参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，将浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域，在此基础上，如果两个图像的配准准确度较高，则第一图像区域和第二图像区域的相似度必然很高，因此，基于该原理，本技术可以通过检测第一图像区域与第二图像区域的相似度确定参考图像和浮动图像的配准准确度，无需对浮动图像和参考图像进行勾画等准备工作，不仅节约人力成本，还可缩短配准评估时长，提高配准评估效率，此外，由于相似度是一个标准可量化的数据，因此，本技术还解决了现有的图像配准评
估技术不具有标准的量化评估指标的问题，实现了图像配准评估的标准化和自动化，无需过多的人为参与。
50.由此可见，本技术的技术方案达到了对图像配准进行自动化评估以及提供标准的量化评估指标的目的，从而实现了减少图像配准评估过程中的人为干扰的技术效果，进而解决了由于现有的图像配准评估技术无法实现自动化评估且不具有标准的量化评估指标，导致的图像配准评估效率低的技术问题。
51.在一种可选的实施例中，图2示出了根据本技术实施例的一种可选的在参考图像中设置种子区域的流程图，如图2所示，包括如下步骤：
52.步骤s201，检测参考图像中是否存在勾画区域。
53.在步骤s201中，勾画区域（也可称为roi区域）至少包括靶区勾画区域和危及器官勾画区域，靶区勾画区域用于表征参考图像中涉及放疗靶区的图像区域，危及器官勾画区域用于表征参考图像中涉及危及器官的图像区域；
54.步骤s202，在参考图像中存在勾画区域的情况下，将勾画区域缩小预设比例，并将缩小后的勾画区域作为种子区域。
55.其中，预设比例可以自定义设置，并且靶区勾画区域对应的预设比例和各个危机器官勾画区域对应的预设比例还可以不同。
56.步骤s203，在参考图像中不存在勾画区域的情况下，随机在参考图像中选取预设图像大小的部分图像区域作为种子区域。
57.可选地，如果参考图像中并不存在roi勾画信息，则可以由评估系统随机在参考图像中选取预设图像大小的部分图像区域作为种子区域，随机选取的数量可以自定义设置，预设图像大小也可以自定义设置。
58.此外，本技术也支持由工作人员向评估系统输入人工指令，评估系统根据人工指令从参考图像中设置种子区域。
59.在一种可选的实施例中，评估系统还可以基于物理坐标系，从浮动图像中确定目标区域，并将种子区域复制至浮动图像中的目标区域。其中，目标区域为浮动图像中与参考图像中的种子区域对应相同空间位置的图像区域。
60.可选地，假设参考图像中的种子区域在物理坐标系下的空间位置为h1，则评估系统会将浮动图像中同样位于h1位置（同样参考物理坐标系）的区域作为目标区域，进而将参考图像中种子区域复制到浮动图像中的目标区域中。由此可见，本技术是按照空间位置相同的区域一一对应的原则进行种子区域的复制过程的。
61.在一种可选的实施例中，第一图像区域用于以图像形式表征参考图像中的种子区域所对应的人体组织在参考图像中的轮廓信息，第二图像区域用于以图像形式表征浮动图像中的种子区域所对应的人体组织在浮动图像中的轮廓信息。
62.举例而言，参考图像中的生长区域（第一图像区域）表征的是肝脏（参考图像中的种子区域对应的人体组织）在参考图像中的轮廓信息。浮动图像中的生长区域（第二图像区域）表征的是肝脏/肾脏（浮动图像中的种子区域对应的人体组织）在浮动图像中的轮廓信息。当然，如果第二图像区域表征的是肝脏在浮动图像中的轮廓信息，说明参考图像和浮动图像的配准准确度较高，如果第二图像区域表征的是肾脏在浮动图像中的轮廓信息，则说明浮动图像和参考图像的配准准确度较差。
63.在一种可选的实施例中，参考图像中的种子区域为n个，参考图像中的n个种子区域生长为n个第一图像区域，参考图像中的n个种子区域复制至浮动图像中生长为n个第二图像区域，参考图像中的每个第一图像区域与浮动图像中的其中一个第二图像区域之间存在对应关系，n为大于1的整数。
64.可选地，为了提高配准评估结果的准确性，评估系统可以在参考图像中设置n个种子区域，并基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的每个种子区域复制至浮动图像中。随后，评估系统通过像素生长算法，控制参考图像中的n个种子区域生长为n个第一图像区域，控制浮动图像中的n个种子区域生长为n个第二图像区域。
65.进一步地，图3示出了根据本技术实施例的一种可选的确定浮动图像和参考图像的配准准确度的流程图，如图3所示，包括如下步骤：
66.步骤s301，依据n个第一图像区域和n个第二图像区域确定n个图像区域组合。
67.在步骤s301中，每个图像区域组合由存在对应关系的一个第一图像区域和一个第二图像区域组成。
68.可选地，假设n个第一图像区域包括第一图像区域a1、第一图像区域a2以及第一图像区域a3，n个第二图像区域包括第二图像区域b1、第二图像区域b2以及第二图像区域b3。其中，第一图像区域a1和第二图像区域b1相对应，第一图像区域a2和第二图像区域b2相对应，第一图像区域a3和第二图像区域b3相对应。因此，评估系统依据上述3个第一图像区域和3个第二图像区域共确定3个图像区域组合，分别为第一图像区域a1和第二图像区域b1组成的图像区域组合c1，第一图像区域a2和第二图像区域b2组成的图像区域组合c2，第一图像区域a3和第二图像区域b3组成的图像区域组合c3。
69.步骤s302，检测每个图像区域组合中的第一图像区域和第二图像区域的相似度，得到n个相似度。
70.可选地，假设第一图像区域a1和第二图像区域b1的相似度记为p1，第一图像区域a2和第二图像区域b2的相似度记为p2，第一图像区域a3和第二图像区域b3的相似度记为p3。
71.步骤s303，计算n个相似度的平均值，得到平均相似度。
72.可选地，假设平均相似度为p，则p=（p1+p2+p3）/3。
73.步骤s304，依据平均相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度。
74.可选地，平均相似度与配准准确度之间呈正相关的关系，即平均相似度越高，则说明浮动图像和参考图像的配准准确度越高。
75.容易理解的是，通过选取多个种子区域来评估浮动图像和参考图像的配准准确度，可以避免仅选取一个种子区域来评估浮动图像和参考图像的配准准确度所潜在的偶然性较大的问题。
76.在一种可选的实施例中，在基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中之前，评估系统还会确定参考图像中的种子区域对应的待生长区域，并基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的待生长区域复制至浮动图像中，其中，待生长区域表征参考图像中的种子区域在参考图像中的生长范围。
77.可选地，为了避免种子区域在图像中会无限制地生长，因此，评估系统会为种子区域设置生长范围（即种子区域对应的待生长区域），容易理解的是，种子区域在待生长区域
内，此外，待生长区域的尺寸可以自定义设置。
78.与种子区域的复制过程相同，在将参考图像中的待生长区域复制至浮动图像中时，也需要依据图像配准时使用的物理坐标系，从而为浮动图像中的种子区域也确定了对应的生长范围。
79.在一种可选的实施例中，评估系统一方面通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域在参考图像中的待生长区域内生长为第一图像区域，其中，参考图像中的待生长区域包含第一图像区域。另一方面，评估系统还通过像素生长算法，控制浮动图像中的种子区域在浮动图像中的待生长区域内生长为第二图像区域，其中，浮动图像中的待生长区域包含第二图像区域。
80.如图4所示，首先评估系统在参考图像中确定种子区域，并在参考图像中为种子区域设置对应的待生长区域，随后，评估系统将参考图像中的种子区域、待生长区域均复制至浮动图像中，并通过像素生长方法，控制参考图像中的种子区域在参考图像中的待生长区域内生长为第一图像区域，控制浮动图像中的种子区域在浮动图像中的待生长区域内生长为第二图像区域。
81.如果第一图像区域与第二图像区域相似度很高，例如两个图像区域完全重合，则说明浮动图像和参考图像的配准准确度很高。但是如果第一图像区域与第二图像区域相似度很低，例如两个图像区域仅有少许区域能够重合，则说明浮动图像和参考图像的配准准确度很低。
82.由上述内容可知，本技术通过在参考图像中设置种子区域，并将种子区域复制至浮动图像中，然后分别将参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，将浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域，在此基础上，如果两个图像的配准准确度较高，则第一图像区域和第二图像区域的相似度必然很高，因此，基于该原理，本技术可以通过检测第一图像区域与第二图像区域的相似度确定参考图像和浮动图像的配准准确度，无需对浮动图像和参考图像进行勾画等准备工作，不仅节约人力成本，还可缩短配准评估时长，提高配准评估效率，此外，由于相似度是一个标准可量化的数据，因此，本技术还解决了现有的图像配准评估技术不具有标准的量化评估指标的问题，实现了图像配准评估的标准化和自动化，无需过多的人为参与。
83.由此可见，本技术的技术方案达到了对图像配准进行自动化评估以及提供标准的量化评估指标的目的，从而实现了减少图像配准评估过程中的人为干扰的技术效果，进而解决了由于现有的图像配准评估技术无法实现自动化评估且不具有标准的量化评估指标，导致的图像配准评估效率低的技术问题。
84.实施例2
85.本实施例提供了一种可选的图像配准的评估装置，针对该图像配准的评估装置中的各个实施单元对应于实施例1中各个实施步骤。
86.图5是根据本技术实施例提供的一种可选的图像配准的评估装置的示意图，如图5所示，包括：获取单元501、复制单元502、控制单元503以及检测单元504。
87.获取单元501，用于获取图像配准后的浮动图像和参考图像，并在参考图像中设置种子区域，其中，种子区域为参考图像中的部分图像区域，图像配准用于将浮动图像与参考图像中对应相同人体组织区域的点进行一一对应；复制单元502，用于基于图像配准时使用
的物理坐标系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中；控制单元503，用于通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，并控制浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域；检测单元504，用于检测第一图像区域与第二图像区域的相似度，并根据相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度，其中，相似度与配准准确度呈正相关关系。
88.可选地，获取单元包括：检测子单元、缩小子单元以及选取子单元。其中，检测子单元，用于检测参考图像中是否存在勾画区域，其中，勾画区域至少包括靶区勾画区域和危及器官勾画区域，靶区勾画区域用于表征参考图像中涉及放疗靶区的图像区域，危及器官勾画区域用于表征参考图像中涉及危及器官的图像区域；缩小子单元，用于在参考图像中存在勾画区域的情况下，将勾画区域缩小预设比例，并将缩小后的勾画区域作为种子区域；选取子单元，用于在参考图像中不存在勾画区域的情况下，随机在参考图像中选取预设图像大小的部分图像区域作为种子区域。
89.可选地，复制单元包括：确定子单元以及复制子单元。其中，确定子单元，用于基于物理坐标系，从浮动图像中确定目标区域，其中，目标区域为浮动图像中与参考图像中的种子区域对应相同空间位置的图像区域；复制子单元，用于将种子区域复制至浮动图像中的目标区域。
90.可选地，第一图像区域用于以图像形式表征参考图像中的种子区域所对应的人体组织在参考图像中的轮廓信息，第二图像区域用于以图像形式表征浮动图像中的种子区域所对应的人体组织在浮动图像中的轮廓信息。
91.可选地，参考图像中的种子区域为n个，参考图像中的n个种子区域生长为n个第一图像区域，参考图像中的n个种子区域复制至浮动图像中生长为n个第二图像区域，参考图像中的每个第一图像区域与浮动图像中的其中一个第二图像区域之间存在对应关系，n为大于1的整数。
92.可选地，检测单元包括：第一确定子单元、第一检测子单元、计算子单元以及第二确定子单元。其中，第一确定子单元，用于依据n个第一图像区域和n个第二图像区域确定n个图像区域组合，其中，每个图像区域组合由存在对应关系的一个第一图像区域和一个第二图像区域组成；第一检测子单元，用于检测每个图像区域组合中的第一图像区域和第二图像区域的相似度，得到n个相似度；计算子单元，用于计算n个相似度的平均值，得到平均相似度；第二确定子单元，用于依据平均相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度。
93.可选地，图像配准的评估装置还包括：确定单元和第一复制单元。其中，确定单元，用于确定参考图像中的种子区域对应的待生长区域，其中，待生长区域表征参考图像中的种子区域在参考图像中的生长范围；第一复制单元，用于基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的待生长区域复制至浮动图像中。
94.可选地，控制单元包括：第一控制子单元和第二控制子单元。其中，第一控制子单元，用于通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域在参考图像中的待生长区域内生长为第一图像区域，其中，参考图像中的待生长区域包含第一图像区域；第二控制子单元，用于通过像素生长算法，控制浮动图像中的种子区域在浮动图像中的待生长区域内生长为第二图像区域，其中，浮动图像中的待生长区域包含第二图像区域。
95.实施例3
96.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述实施例1中的图像配准的评估方法。
97.实施例4
98.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述实施例1中的图像配准的评估方法。
99.图6是根据本技术实施例提供的一种电子设备的示意图，如图6所示，本技术实施例提供了一种电子设备，电子设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现上述实施例1中的图像配准的评估方法。
100.具体地，处理器执行程序时实现以下步骤：获取图像配准后的浮动图像和参考图像，并在参考图像中设置种子区域，其中，种子区域为参考图像中的部分图像区域，图像配准用于将浮动图像与参考图像中对应相同人体组织区域的点进行一一对应；基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中；通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，并控制浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域；检测第一图像区域与第二图像区域的相似度，并根据相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度，其中，相似度与配准准确度呈正相关关系。
101.可选地，处理器执行程序时还实现以下步骤：检测参考图像中是否存在勾画区域，其中，勾画区域至少包括靶区勾画区域和危及器官勾画区域，靶区勾画区域用于表征参考图像中涉及放疗靶区的图像区域，危及器官勾画区域用于表征参考图像中涉及危及器官的图像区域；在参考图像中存在勾画区域的情况下，将勾画区域缩小预设比例，并将缩小后的勾画区域作为种子区域；在参考图像中不存在勾画区域的情况下，随机在参考图像中选取预设图像大小的部分图像区域作为种子区域。
102.可选地，处理器执行程序时还实现以下步骤：基于物理坐标系，从浮动图像中确定目标区域，其中，目标区域为浮动图像中与参考图像中的种子区域对应相同空间位置的图像区域；将种子区域复制至浮动图像中的目标区域。
103.可选地，第一图像区域用于以图像形式表征参考图像中的种子区域所对应的人体组织在参考图像中的轮廓信息，第二图像区域用于以图像形式表征浮动图像中的种子区域所对应的人体组织在浮动图像中的轮廓信息。
104.可选地，参考图像中的种子区域为n个，参考图像中的n个种子区域生长为n个第一图像区域，参考图像中的n个种子区域复制至浮动图像中生长为n个第二图像区域，参考图像中的每个第一图像区域与浮动图像中的其中一个第二图像区域之间存在对应关系，n为大于1的整数。
105.可选地，处理器执行程序时还实现以下步骤：依据n个第一图像区域和n个第二图像区域确定n个图像区域组合，其中，每个图像区域组合由存在对应关系的一个第一图像区域和一个第二图像区域组成；检测每个图像区域组合中的第一图像区域和第二图像区域的相似度，得到n个相似度；计算n个相似度的平均值，得到平均相似度；依据平均相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度。
106.可选地，处理器执行程序时还实现以下步骤：在基于图像配准时使用的物理坐标
系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中之前，确定参考图像中的种子区域对应的待生长区域，其中，待生长区域表征参考图像中的种子区域在参考图像中的生长范围；基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的待生长区域复制至浮动图像中。
107.可选地，处理器执行程序时还实现以下步骤：通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域在参考图像中的待生长区域内生长为第一图像区域，其中，参考图像中的待生长区域包含第一图像区域；通过像素生长算法，控制浮动图像中的种子区域在浮动图像中的待生长区域内生长为第二图像区域，其中，浮动图像中的待生长区域包含第二图像区域。
108.上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
109.在本技术的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
110.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
111.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单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
112.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
113.集成的单元如果以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，本技术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全部或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（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本技术各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
114.以上仅是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。

技术特征：
1.一种图像配准的评估方法，其特征在于，包括：获取图像配准后的浮动图像和参考图像，并在所述参考图像中设置种子区域，其中，所述种子区域为所述参考图像中的部分图像区域，所述图像配准用于将所述浮动图像与所述参考图像中对应相同人体组织区域的点进行一一对应；基于所述图像配准时使用的物理坐标系，将所述参考图像中的种子区域复制至所述浮动图像中；通过像素生长算法，控制所述参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，并控制所述浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域；检测所述第一图像区域与所述第二图像区域的相似度，并根据所述相似度确定所述浮动图像和所述参考图像的配准准确度，其中，所述相似度与所述配准准确度呈正相关关系。2.根据权利要求1所述的图像配准的评估方法，其特征在于，在所述参考图像中设置种子区域，包括：检测所述参考图像中是否存在勾画区域，其中，所述勾画区域至少包括靶区勾画区域和危及器官勾画区域，所述靶区勾画区域用于表征所述参考图像中涉及放疗靶区的图像区域，所述危及器官勾画区域用于表征所述参考图像中涉及危及器官的图像区域；在所述参考图像中存在所述勾画区域的情况下，将所述勾画区域缩小预设比例，并将缩小后的勾画区域作为所述种子区域；在所述参考图像中不存在所述勾画区域的情况下，随机在所述参考图像中选取预设图像大小的部分图像区域作为所述种子区域。3.根据权利要求1所述的图像配准的评估方法，其特征在于，基于所述图像配准时使用的物理坐标系，将所述参考图像中的种子区域复制至所述浮动图像中，包括：基于所述物理坐标系，从所述浮动图像中确定目标区域，其中，所述目标区域为所述浮动图像中与所述参考图像中的种子区域对应相同空间位置的图像区域；将所述种子区域复制至所述浮动图像中的目标区域。4.根据权利要求1所述的图像配准的评估方法，其特征在于，所述第一图像区域用于以图像形式表征所述参考图像中的种子区域所对应的人体组织在所述参考图像中的轮廓信息，所述第二图像区域用于以图像形式表征所述浮动图像中的种子区域所对应的人体组织在所述浮动图像中的轮廓信息。5.根据权利要求1所述的图像配准的评估方法，其特征在于，所述参考图像中的种子区域为n个，所述参考图像中的n个种子区域生长为n个第一图像区域，所述参考图像中的n个种子区域复制至所述浮动图像中生长为n个第二图像区域，所述参考图像中的每个第一图像区域与所述浮动图像中的其中一个第二图像区域之间存在对应关系，n为大于1的整数。6.根据权利要求5所述的图像配准的评估方法，其特征在于，检测所述第一图像区域与所述第二图像区域的相似度，并根据所述相似度确定所述浮动图像和所述参考图像的配准准确度，包括：依据所述n个第一图像区域和所述n个第二图像区域确定n个图像区域组合，其中，每个图像区域组合由存在对应关系的一个第一图像区域和一个第二图像区域组成；检测所述每个图像区域组合中的第一图像区域和第二图像区域的相似度，得到n个相似度；
计算所述n个相似度的平均值，得到平均相似度；依据所述平均相似度确定所述浮动图像和所述参考图像的配准准确度。7.根据权利要求1所述的图像配准的评估方法，其特征在于，在基于所述图像配准时使用的物理坐标系，将所述参考图像中的种子区域复制至所述浮动图像中之前，所述图像配准的评估方法还包括：确定所述参考图像中的种子区域对应的待生长区域，其中，所述待生长区域表征所述参考图像中的种子区域在所述参考图像中的生长范围；基于所述图像配准时使用的物理坐标系，将所述参考图像中的待生长区域复制至所述浮动图像中。8.根据权利要求7所述的图像配准的评估方法，其特征在于，通过像素生长算法，控制所述参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，并控制所述浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域，包括：通过所述像素生长算法，控制所述参考图像中的种子区域在所述参考图像中的待生长区域内生长为所述第一图像区域，其中，所述参考图像中的待生长区域包含所述第一图像区域；通过所述像素生长算法，控制所述浮动图像中的种子区域在所述浮动图像中的待生长区域内生长为所述第二图像区域，其中，所述浮动图像中的待生长区域包含所述第二图像区域。9.一种图像配准的评估装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取图像配准后的浮动图像和参考图像，并在所述参考图像中设置种子区域，其中，所述种子区域为所述参考图像中的部分图像区域，所述图像配准用于将所述浮动图像与所述参考图像中对应相同人体组织区域的点进行一一对应；复制单元，用于基于所述图像配准时使用的物理坐标系，将所述参考图像中的种子区域复制至所述浮动图像中；控制单元，用于通过像素生长算法，控制所述参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，并控制所述浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域；检测单元，用于检测所述第一图像区域与所述第二图像区域的相似度，并根据所述相似度确定所述浮动图像和所述参考图像的配准准确度，其中，所述相似度与所述配准准确度呈正相关关系。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至8中任意一项所述的图像配准的评估方法。11.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至8中任意一项所述的图像配准的评估方法。

技术总结
本申请公开了一种图像配准的评估方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：获取图像配准后的浮动图像和参考图像，并在参考图像中设置种子区域，其中，种子区域为参考图像中的部分图像区域；基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中；通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，并控制浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域；检测第一图像区域与第二图像区域的相似度，并根据相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度。本申请解决了由于现有的图像配准评估技术无法实现自动化评估且不具有标准的量化评估指标，导致的图像配准评估效率低的技术问题。的图像配准评估效率低的技术问题。的图像配准评估效率低的技术问题。


技术研发人员：周琦超 李梓荣
受保护的技术使用者：福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
技术研发日：2023.07.25
技术公布日：2023/8/24