[发明专利]一种乳房三维图像的分割方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像分割领域，尤其涉及一种乳房三维图像的分割方法和装置。

背景技术

乳腺癌是中老年女性最常见的恶性肿瘤，发病率和死亡率正逐年上升，而乳腺癌的疗效更多地取决于病期，尤其在早期乳腺癌中导管原位癌的治愈率可达到95％以上，因此，对乳腺癌的早期检测与诊断可以有效地提高乳腺癌的治愈率。在临床中，磁共振图像已经被广泛地用于风险预测和乳腺癌早期诊断中，而计算机辅助诊断系统有助于提高放射科医师对三维磁共振图像阅片的准确性和效率。在基于三维磁共振图像的计算机辅助诊断系统中，乳房组织的分割是第一个重要且具有挑战性的工作。

在三维磁共振图像中，不同扫描断层以及相同扫描断层中灰度和梯度分布的多样性增加了乳房组织准确分割的难度。

针对三维磁共振图像中乳房组织的分割，手动和需用户辅助的半自动分割方法比较繁复、效率低、并且存在较大的观察者之间和观察者自身的差异。

目前在磁共振图像中全自动的乳房组织分割方法还比较少，其中由于三维磁共振图像中不同扫描断层以及相同扫描断层中灰度和梯度分布的多样性，以及某些图像具有较低的对比度，导致基于阈值的分割方法或者基于梯度检测的分割方法不足以准确地分割出乳房组织。而基于模型的分割方法需要大量的训练样本去训练模型以获得较为准确地分割结果，而这些精准训练样本的获取则是一项更艰巨和繁复的任务。

发明内容

本发明要解决的是现有乳房三维图像的分割方法中手动和需用户辅助的半自动分割方法比较繁复、效率低的问题。

为解决上述问题，本发明提供了一种乳房三维图像的分割方法，包括如下步骤：(1)输入所述乳房三维图像，将所述乳房三维图像转换为二维图像；(2)通过动态规划方法获取所述二维图像中的目标边界线，所述边界线为所述乳房的外表面经过转化后在所述二维图像中的位置；

(3)基于所述二维图像中的边界线，重构所述乳房的分割结果。

上述所述一种乳房三维图像的分割方法，其中，根据图像的灰度、梯度和形状特征建立所述步骤(2)中的动态规划方法中的局部能量方程。

上述所述一种乳房三维图像的分割方法，其中，根据图像梯度建立局部能量方程，其公式表示为：

C(i)=dis(i,i-1)/max(dis)-g(i)/max(g)，

其中，i表示阶段，所述阶段为所述二维图像的每一列，所述二维图像通过螺旋扫描方法和极坐标转换方法得到，所述二维图像的每一列为通过所述螺旋扫描方法顺序得到的射线，每一列上的像素点的灰度值为螺旋扫描方法顺序得到的射线在三维空间中经过的体素的灰度值；C(i)为第i阶段上点P(j)的局部能量；dis(i,i-1)表示所述点P(j)到第i-1阶段上点Q(k)在第i阶段上投影的距离；max(dis)表示所述二维图像中所有距离中的最大值；g(i)表示第i阶段上点P(j)的图像梯度；max(g)表示二维图像中所有点的图像梯度的最大值。

上述所述一种乳房三维图像的分割方法，其中，所述第i阶段上的图像梯度g(i)的优化过程如下：计算所述二维图像中的第i阶段上每个像素点的梯度；选择所述二维图像中第i阶段上梯度值不为0的像素点；根据所述梯度值不为0的像素点，确定候选像素点。

上述所述一种乳房三维图像的分割方法，其中，所述二维图像中的第i阶段上每个像素点的梯度通过其在垂直方向上的灰度中心差分方法得到。

上述所述一种乳房三维图像的分割方法，其中，所述选择所述二维图像中第i阶段上梯度值不为0的像素点包括：根据乳房的内部和外部特征，赋予图像中由亮灰度变化到暗灰度所产生的梯度值为0，则其余的像素点即为所述梯度值不为0的像素点。

上述所述一种乳房三维图像的分割方法，其中，所述确定候选像素点的过程包括：计算位于所述二维图像中的梯度值不为0的某个像素点在垂直向上方向的M个像素点的灰度平均值，所述灰度平均值小于预先设定的阈值，则所述二维图像中的梯度值不为0的像素点为保留像素点；根据所述保留像素点在所述二维图像中在垂直方向上的位置，确定一个位于乳房内部的半径参数r，去除在所述二维图像中距离底边小于r/4的保留像素点，则其余保留像素点为所述候选像素点。

上述所述一种乳房三维图像的分割方法，其中，所述像素点的个数M的取值范围为5-30。

上述一种乳房三维图像的分割方法，其中所述阈值的取值范围为5-25。

上述所述一种乳房三维图像的分割方法，其中，所述重构乳房的分割结果包括如下步骤：