[发明专利]一种图像分割方法有效
申请号: | 201510216037.2 | 申请日: | 2015-04-30 |
公开(公告)号: | CN104766340B | 公开(公告)日: | 2018-02-27 |
发明(设计)人: | 王立龙 | 申请(专利权)人: | 上海联影医疗科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/10 | 分类号: | G06T7/10 |
代理公司: | 上海专利商标事务所有限公司31100 | 代理人: | 胡林岭 |
地址: | 201807 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 分割 方法 | ||
1.一种图像分割方法,其特征在于,包括:
确定图像上肿瘤所在的感兴趣区域,所述确定图像上肿瘤所在的感兴趣区域包括在肿瘤横截面划定一条穿过该肿瘤的第一直线,所述第一直线与所述肿瘤横截面的交点之间构成第一线段,所述第一线段的长度为d1;
利用基于特征分类的方法对图像进行肿瘤粗分割,并获得粗分割结果,其中,所述基于特征分类的方法对图像进行肿瘤粗分割包括:在所述感兴趣区域内,分别对肿瘤区域和非肿瘤区域采样种子点;
基于该粗分割结果,采用水平集方法对该图像进行精分割;
其中,所述对肿瘤区域和非肿瘤区域采样种子点包括:
以第一线段的中点为中心,在直径小于d3的区域内随机采样多个正样本种子点,其中d3=d1/l,且l大于1;
以第一线段的中点为中心,在以直径大于d1·t并小于d1·r的外围区域内随机采样多个负样本种子点,其中1<t<r。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于特征分类的方法对图像进行肿瘤粗分割还包括:
利用所述采样种子点进行分类训练;
基于该分类训练结果,对所述图像的各个体素点进行分类以获得粗分割结果。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定图像上肿瘤所在的感兴趣区域包括:
以所述第一线段的中点为中心划取边长为d2的正方体,该正方体所包含的区域为该感兴趣区域,其中d2=d1·r,且1<r<2。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,该利用所述采样种子点进行分类训练包括:
将该图像灰度级归一化为固定值S;
统计以每个采样种子点为中心、直径为j个像素点的邻域内的归一化的S维灰度直方图特征;
将所述S维灰度直方图特征用于训练和分类,以获得分类器的参数。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述图像的各个体素点进行分类以获得粗分割结果包括:
获得所述图像中的每个体素点的灰度直方图特征;
利用所述分类器对所述每个体素点进行分类,初步判断所述每个体素点是否属于肿瘤组织。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用水平集方法对该图像进行精分割包括:
利用所述粗分割结果初始化距离场函数;
对所述距离场函数进行多次迭代;
获得最终的肿瘤精分割结果。
7.如权利要求2所述的方法,其特征在于,在对肿瘤区域和非肿瘤区域采样种子点之前还包括:
对该感兴趣区域做预处理。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述预处理包括:
将所述图像的X轴、Y轴、Z轴方向上的分辨率进行归一化处理;
增强所述图像的对比度;
对所述图像进行去噪处理。
9.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像为基于计算机断层扫描图像,且所述肿瘤为肝肿瘤。
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