[发明专利]一种基于主动轮廓模型分割乳腺DCE-MRI病灶的方法

权利要求书

1.一种基于主动轮廓模型分割乳腺DCE-MRI病灶的方法，由MRI扫描设备获取乳腺DCE-MRI影像序列数据，影像预处理工作站对影像序列进行筛选，MRI影像存储服务器保存所有被检查者的影像序列，由MRI影像后处理工作站从影像存储服务器获取待处理的影像序列进行分析和计算得到病灶分割结果并显示在MRI影像后处理工作站的计算机显示屏上；其特征在于，在MRI影像后处理工作站中设置有人工选取感兴趣区域模块、自动获取减影后感兴趣体积模块、主动轮廓模型分割病灶模块和可视化显示病灶模块，具体方法如下：

步骤一、在人工选取感兴趣区域模块中，人工选取感兴趣区域模块接收从MRI影像存储服务器传来的待分割乳腺DCE-MRI影像序列，在可以自由浏览选择乳腺DCE-MRI影像序列的交互式环境下操作者在增强后的影像序列中选择病灶增强明显的一帧断层影像，利用可以调节大小的矩形窗选取包含目标病灶的感兴趣区域，由系统自动记录所选断层影像在整个影像序列中的位置以及感兴趣区域在所选断层影像中的位置；

步骤二、在自动获取减影后感兴趣体积模块中，利用步骤一中记录的人工选取的断层影像位置，结合待分割乳腺DCE-MRI影像序列中每个时相的扫描层数自动确定在哪些断层影像序列上进行感兴趣区域的提取，然后，在所选的断层影像序列中，依据记录的感兴趣区域位置，自动获得感兴趣区域序列，获得感兴趣区域序列后，利用各时相增强后的感兴趣区域序列减增强前序列再取平均值得到减影后的感兴趣体积，即分割算法实际处理的体数据；

步骤三、在主动轮廓模型分割病灶模块中，对步骤二获得的减影后的感兴趣体积利用Gamma分布建模影像背景分布，采用水平集理论实现主动轮廓模型方法进行病灶分割，分割算法的流程如下：

1)向计算机输入待分割数据，水平集函数φ初始化成二值函数φ₀如下所示：

φ(x,y,z,t=0)=-c(x,y,z)∈Ω0-∂Ω00(x,y,z)∈∂Ω0c(x,y,z)∈Ω-Ω0]]>

其中，c＞0是一个常数，通常为1,Ω影像表示影像区域，Ω₀影像表示影像区域Ω的子集，表示Ω₀的边界；

2)设置迭代阈值ε即φ_t+1-φ_t＜ε，ε取很小的数，高斯核G_σ的参数，置初始迭代次数t＝0；

3)设置累积分布概率p，p的范围一般取0.95—1；

4)利用)估计Gamma分布的尺度参数θ_t和利用估)A计2lGoagmm}a分布的形状参数κ_t，其中，I(x,y,z)表示减影后感兴趣体积函数，Ω_background表示感兴趣体积的背景区域，A为Ω_background区域内的体素个数；

5)利用p计}算边缘停止阈值th_t，其中是Gamma累积分布函数；

6)利用计算边缘停止函数bdspf_t(I)；

7)根据更新水平集函数，其中α为一常数用以加快演化速度；

8)判断是否满足收敛条件，如果满足则停止迭代，输出分割结果，否则转向步骤9），若演化曲面越界则转向步骤3）重新设置累积分布概率；

9)重设水平集函数φ_t，如果φ_t＞0，φ_t＝c，否则φ_t＝-c；

10)使用高斯核G_σ光滑水平集函数φ_t，即G_σ*φ_t转向步骤4）；

步骤四、在可视化显示病灶模块中，利用步骤三得到的病灶分割结果在原始断层影像上标记病灶，利用表面绘制算法生成病灶的三维立体图像，并将二维和三维结果显示在计算机屏幕上供放射科医师分析、或存储到硬盘上供其它影像分析软件进行进一步分析。