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为了克服已有医学图像处理技术的血管配准精度较低的不足，本发明提供一种精度较高的基于多序列医学图像的血管配准方法。

一种基于多序列医学图像的血管配准方法，包括以下步骤：1)获取多序列医学血管图像，选定一个序列图像为配准的参考图像，其他序列图像作为浮动图像；2)对所述多序列医学血管图像进行去噪处理；3)血管边缘的shape context描述；4)边缘点匹配；5)滤除误匹配；6)边缘校正与插值：根据匹配点对血管壁做迭代演化，使形变后的参考图像与浮动图像血管轮廓能量函数E(pi,qj)达到最小，根据边缘校正后的结果，采用样条插值的方法对浮动图像的局部血管区域做插值，最终得到配准后的结果。本发明提供一种精度较高的基于多序列医学图像的血管配准方法。

一种基于多序列医学图像的血管配准方法 的应用前景

基于多序列医学图像的血管配准方法具有广泛的应用前景，特别是在医疗诊断和治疗领域。以下是一些可能的应用场景：

疾病诊断：通过将不同时间或不同成像方式获取的血管图像进行配准，可以帮助医生更准确地检测和诊断血管疾病，如动脉瘤、动脉硬化、血管畸形等。

治疗规划：在手术或介入治疗前，医生可以使用血管配准方法将患者的术前图像与实时图像进行匹配，以便更精确地制定治疗方案，降低手术风险。

药物研发：药物的效果可能会受到血管分布和形态的影响。通过对不同受试对象或不同时间点的血管图像进行配准和分析，研究人员可以更好地了解药物在体内的作用机制和效果。

医学教育：这种方法可以为医学生和医生提供更直观、详细的血管解剖学信息，有助于提高他们的诊断和治疗技能。

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

本发明的有益效果主要表现在：基于shape context描述子的多序列医学血管图像的精确配准，以在图像结构复杂，质量(对比度，信噪比)不高的情况下达到像素级别的精度，以满足计算机辅助诊断对血管图像配准精度的要求。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。