[发明专利]一种医学图像的区域实时分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及医学信息处理领域，尤其涉及一种医学图像的区域实时分割方法。

背景技术

图像分割技术是将数字图像细分为多个图像子区域的过程，目的在于简化或改变图像的表示形式，使得图像更易被理解和分析，图像分割作为数字图像的重要处理手段而广泛应用于各行各业。在医学图像处理领域，图像分割技术对于医生了解肿块的形态、大小等重要特性扮演非常重要的角色。

现有技术中，大量的医学图像实时分割技术仅仅局限于感兴趣区域的定位：(1)基于梯度的实时分割处理，无法实时控制分割参数t，实时获得的是固定分割的结果，对于边缘复杂的肿块分割效果并不好；(2)在感兴趣区域内选定起始点后，拖拽选取终止点的过程中，基于起始点从四个方向进行区域生长，只有在四个方向都达到待分割区域的边界时才显示最终的分割结果，并不能获得实时的区域分割结果。

发明内容

本发明解决的技术问题是提供一种医学图像的区域实时分割方法，用以解决用户进行实时区域分割的过程中，在实现感兴趣区域的定位的同时未能实时调整分割参数，使得用户无法根据自身需要实时控制分割结果。

为了解决上述问题，本发明提供了一种医学图像的区域分割方法，包括如下步骤：

选择起始点，定位感兴趣区域；

通过控制终止点的位置实时调整分割参数t和所述感兴趣区域的范围，并在所述感兴趣区域内进行区域实时分割；

其中，所述分割参数t为所述起始点和终止点的连线向量在纵轴方向上分量的大小。

可选的，所述通过控制终止点进行区域实时分割的方法包括如下步骤：

若所述终止点位于待分割区域内，则在所述感兴趣区域内以固定阈值的区域生长进行实时分割；

若所述终止点位于待分割区域外，则在所述感兴趣区域内以自适应的区域生长发进行实时分割。

可选的，所述固定阈值的区域增长方法的阈值下限为所述起始点和所述终止点连线上的最小灰度值。

可选的，所述自适应的区域增长方法的阈值下限为：Th_L＝[(1-t)×(T_max+T_min)]/2，其中T_max和T_min分别为当前已生长区域内的最大灰度值和最小灰度值。

可选的，所述感兴趣区域为以所述起始点和终止点的连线向量在横轴方向上分量的大小为半径的圆组成的区域。

可选的，所述起始点和终止点的连线向量在x轴上的投影位于所述待分割区域内，则所述终止点位于所述待分割区域内，否则所述终止点位于待分割区域外。

可选的，所述终止点通过拖拽鼠标操作或者触屏操作的方法确定。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)本发明可以广泛应用到各种图像的区域实时分割处理中，准确度高，速度快，直观便捷；(2)本发明中可以在控制感兴趣区域范围的同时调节分割算法的参数t，使得分割结果随着感兴趣区域以及分割参数t的调整而快速准确地实时展现给用户，获得真正实时、准确的分割结果。

附图说明

图1所示为本发明一个实施例的医学图像的区域实时分割方法的流程示意图；

图2为本发明一个实施例的医学图像的区域实时分割方法的结果示意图；

图3a～3b为本发明一个实施例在待分割区域内、外的实时分割的结果示意图；

图4a～4b为本发明一个实施例的乳腺肿块实时分割的结果示意图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。

其次，本发明利用示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，所述示意图只是实例，其在此不应限制本发明保护的范围。

现有技术中，医学图像的区域实时分割过程中用户往往仅定义感兴趣区域的范围，但无法根据自身需要定义分割参数从而有效地控制实时分割结果.为了解决上述技术问题，本发明提供了一种医学图像的区域实时分割方法，包括：选择起始点，定位感兴趣区域；通过控制终止点的位置实时调整分割参数和所述感兴趣区域的范围，并在所述感兴趣区域内进行区域实时分割。

本发明通过在各种类型的医学图像上定位感兴趣区域的同时，实时调整分割参数，从而获得准确、实时的区域分割结果。