[发明专利]脑部磁共振血管造影数据的分割方法及装置

权利要求书

1.一种脑部磁共振血管造影数据的分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取脑部磁共振血管造影数据；

获取MAP-MRF模型的参数的值；

确定血管的目标候选空间；

在血管的目标候选空间内根据得到的参数的值采用迭代条件模式对MAP-MRF模型进行分割得到血管的最终分割结果。

2.根据权利要求1所述的脑部磁共振血管造影数据的分割方法，其特征在于，所述获取MAP-MRF模型的参数的值的步骤之前还包括采用多尺度滤波方法对脑部磁共振血管造影数据进行处理。

3.根据权利要求1所述的脑部磁共振血管造影数据的分割方法，其特征在于，所述获取MAP-MRF模型的参数的值的步骤包括以下步骤：

选择一个第一阈值γ₁对脑部磁共振血管造影数据进行处理得到血管的初始候选空间，并估计出其中一个参数的大概值，其中γ₁∈(0,1)；

利用无监督K均值聚类算法及得到的参数的大概值得到脑部磁共振血管造影数据的参数集；

利用EM算法估计参数的准确值。

4.根据权利要求3所述的脑部磁共振血管造影数据的分割方法，其特征在于，所述确定血管的目标候选空间的步骤包括选择一个第二阈值γ₂对脑部磁共振血管造影数据进行处理得到目标候选空间，其中0<γ₂<γ₁<1。

5.根据权利要求1所述的脑部磁共振血管造影数据的分割方法，其特征在于，所述MAP-MRF模型的参数包括均值、方差及混合比例。

6.根据权利要求1至5中的任一权利要求所述的脑部磁共振血管造影数据的分割方法，其特征在于，所述在血管的目标候选空间内利用MAP-MRF模型及得到的参数的值得到血管的初步分割的步骤是结合MAP-MRF模型的多模式邻域系统和对应的势团能量函数，并在确定的正则化参数作用下进行的。

7.根据权利要求6所述的脑部磁共振血管造影数据的分割方法，其特征在于，所述正则化参数采用最大伪似然迭代逼近算法进行估计。

8.根据权利要求1至5中的任一权利要求所述的脑部磁共振血管造影数据的分割方法，其特征在于，所述在血管的目标候选空间内根据得到的参数的值采用迭代条件模式对MAP-MRF模型进行分割得到血管的最终分割结果的步骤中，当迭代次数等于指定数值或者所有标记不在变化时算法终止。

9.一种脑部磁共振血管造影数据的分割装置，其特征在于，包括：

用于获取脑部磁共振血管造影数据的数据获取模块；

用于获取MAP-MRF模型的参数的值的参数获取模块；

用于确定血管的目标候选空间的目标候选空间确定模块；

用于在血管的目标候选空间内根据得到的参数的值采用迭代条件模式对MAP-MRF模型进行分割得到血管的最终分割结果的血管分割模块。

10.根据权利要求9所述的脑部磁共振血管造影数据的分割装置，其特征在于，所述脑部磁共振血管造影数据的分割装置还包括用于采用多尺度滤波方法对脑部磁共振血管造影数据进行处理的多尺度滤波模块。