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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利基于模型配准的脑部CTA图像中的脑血管自动定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114677436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210245464.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于模型配准的脑部CTA图像中的脑血管自动定位方法是由刘浏;漆兴盛设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型配准的脑部CTA图像中的脑血管自动定位方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于模型配准的脑部CTA图像中的脑血管自动定位方法。该方法包括：通过图像配准算法，将各浮动图像中的点映射到固定图像的坐标空间中，并将各浮动图像对应的脑血管中心线进行相同的映射操作，获得变换后的脑血管中心线；对配准到固定图像坐标空间下的脑部CTA图像中的每个点求灰度的平均值，得到脑部CTA模型；对变换后的脑血管中心线运用中心线平均算法，得到模型中心线；通过脑部CTA模型和模型中心线获得脑血管感兴趣区域；从映射到待定位图像中的模型中心线中获取到血管的惯性特征，在感兴趣区域中引导中心线自动对图像中的脑血管进行定位，输出脑血管中心线的定位结果，实现了对脑血管的自动定位。

本发明授权基于模型配准的脑部CTA图像中的脑血管自动定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型配准的脑部CTA图像中的脑血管自动定位方法，其特征在于，所述方法包括：从多个脑部CTA图像中选取一个作为固定图像，其余作为浮动图像，通过图像配准算法，将各所述浮动图像中的点映射到固定图像的坐标空间中，并将各所述浮动图像对应的脑血管中心线进行相同的映射操作，获得变换后的脑血管中心线；对配准到固定图像坐标空间下的脑部CTA图像中的每个点求灰度的平均值，得到脑部CTA模型；对变换后的脑血管中心线运用中心线平均算法，得到模型中心线；将所述脑部CTA模型通过图像配准算法映射到待定位图像中，并对所述模型中心线进行相同的映射，将模型中心线映射到待定位图像中，在映射到所述待定位图像中的模型中心线的周围，以固定半径获得脑血管感兴趣区域，并保存生成的感兴趣区域；从映射到所述待定位图像中的模型中心线中获取到血管的惯性特征，将惯性特征融入到快速行进算法的特征函数中，在感兴趣区域中引导中心线自动对图像中的脑血管进行定位，输出脑血管中心线的定位结果；所述方法还包括：采用三维显示脑部CTA图像与血管中心线软件，使所述脑血管中心线的定位结果显示在显示设备上；所述从多个脑部CTA图像中选取一个作为固定图像，其余作为浮动图像，通过图像配准算法，将所述浮动图像中的点映射到固定图像的坐标空间中，并将所述浮动图像对应的脑血管中心线进行相同的映射操作，获得变换后的脑血管中心线的步骤，包括：从多个脑部CTA图像中选取一个作为固定图像，其余作为浮动图像；将所述固定图像和所述浮动图像粗略对齐，再使用刚性变换对所述固定图像和所述浮动图像进行配准后，使用仿射变换进一步配准，再进行粗略的B样条自由形变配准，再进行精细的B样条自由形变配准，不断迭代映将所述浮动图像中的点射到固定图像的坐标空间中，并将所述浮动图像对应的脑血管中心线进行相同的映射操作，获得变换后的脑血管中心线；所述对变换后的脑血管中心线运用中心线平均算法，得到模型中心线的步骤，包括：选取一条与其他中心线距离最小的线，作为中间中心线；计算中间中心线每一点的切割平面，得到切割平面与其他中心线的交点；随后将各交点沿着中间中心线求平均值，得到平均中心线；延长所述平均中心线，选取最长的变换后的脑血管中心线，随后将其超出的远端与所述平均中心线的端点对齐，延伸部分将作为平均中心线的补充，获得模型中心线；所述从映射到所述待定位图像中的模型中心线中获取到血管的惯性特征，将惯性特征融入到快速行进算法的特征函数中，在感兴趣区域中引导中心线自动对图像中的脑血管进行定位，输出脑血管中心线的定位结果的步骤，包括：将映射到所述待定位图像中的模型中心线的惯性特征加入血管中心线的特征P中，并将其引入程函方程，所述程函方程为： 其中，x为当前的位置，Fx为在x处传播的速度，Tx为到达当前位置x的时间函数，代表Tx的梯度；在手动标注的起点和终点之间，结合快速行进算法的特征函数，在整个感兴趣区域内进行前向传播，输出脑血管中心线的定位结果；所述在手动标注的起点和终点之间，结合快速行进算法的特征函数，在整个感兴趣区域内进行前向传播，输出脑血管中心线的定位结果的步骤，包括：结合快速行进算法的特征函数，建立能量模型E；通过能量模型E，在手动标注的起点和终点之间，从起点开始前向传播，直到得到感兴趣区域中每个点的U值，推导出起点到终点的最小路径能量，输出脑血管中心线的定位结果；所述能量模型E为：EC＝∫ΩPCt+wdt其中，Ct表示三维脑血管图像上的曲线，PCt代表曲线上当前位置的特征，Ω表示曲线的长度，定义域为[0,L]，L为脑血管的长度，EC为曲线路径C上的能量函数，w为常数；从起点开始前向传播，直到得到感兴趣区域中每个点的U值，推导出起点到终点的最小路径能量，定义为： 其中，U定义为起点到任意点之间的路径积分的最小值，代表起点与终点之间所有路径的集合，Ct表示三维脑血管图像上的曲线，PCt代表曲线上当前位置的特征，Up为起点与终点间所有路径积分的最小值；所述特征函数为： 其中，ix表示脑血管的惯性特征，hx表示脑血管体素特征，vx表示脑血管vesselness增强，ε为正数，用于防止分母为零，α,β,γ分别为ix,hx,vx的指数，Px为特征函数；脑血管的惯性特征ix是通过模型中心线来获得的，在脑血管中心线追踪过程中，将模型中心线与脑血管中心线的定位结果分为一定段数进行处理，在定位脑血管中心线首段时，使用不含有惯性特征的特征函数进行定位，其余段的定位则是在脑血管中心线上一段定位结果的基础上，将对应的模型中心线映射到上一段定位结果，并将相同的映射作用于当前段模型中心线上，来对接下来的定位过程进行指导，其中： 其中，e为自然常数，xdx为快速行进算法中给定位置与当前段起点的距离，μd为映射后的脑部CTA模型和模型中心线所提供的指导位置与当前段起点的距离，σd为距离标准化参数；脑血管体素特征hx定义为待定位图像的感兴趣区域中各个位置体素灰度值的特征，其中： 其中，gx为待定位图像中给定位置体素灰度的当前值，μg为待定位图像的整个感兴趣区域体素灰度的均值。

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