[发明专利]结合感兴趣区域和GrowCut算法的3D自动脑胶质瘤分割方法

权利要求书

1.结合感兴趣区域和GrowCut算法的3D自动脑胶质瘤分割方法，其特征在于具体步骤为：

（1）首先通过计算三维的参考图像和测试图像的归一化直方图，将2DBoundingBox方法^[1]拓展到3D，寻找感兴趣区域，用长方体限定脑胶质瘤的大概位置；

（2）利用反射对称性检测方法，检验步骤（1）得到的结果，并修正Boundingbox方法在检测脑胶质瘤横跨正中矢状面时的结果，得到更加准确的感兴趣区域；

（3）将感兴趣区域用于GrowCut方法中，进行种子点的自动设置，把2DGrowCut算法改进为全自动的3DGrowCut方法，通过扩散种子点得到脑胶质瘤的边界。

2.根据权利要求1所述的3DMR大脑图像中感兴趣区域的自动提取方法，其特征在于步骤（1）的具体过程为：

（1）首先利用自动全局阈值的方法检测脑轮廓，并用椭球进行拟合；旋转图像，使椭球的短轴与图像x轴重合，再裁剪椭球外黑色背景区域，使整个大脑图像分为左右两个对称的长方体；

（2）将左右两个长方体分别看作测试图像（I）和参考图像(R)，首先计算z轴方向的得分函数：

(1)

其中，l是沿着z轴方向从上到下的扫描线，T(l)和B(l)是被扫描线分成的上下两个子长方体；P_I^T(l)是图像I在区域T(l)上的归一化强度直方图，P_R^T(l),P_I^B(l),和P_R^B(l)也有相似的定义，分别是图像R在区域T(l)上的归一化强度直方图，图像I在区域B(l)上的归一化强度直方图，图像R在区域B(l)上的归一化强度直方图；BC代表归一化两个直方图间的Bhattacharya系数，用来测量两者的相似性，定义如下：

(2)

(3)

当两个直方图相同时，BC等于1；当两直方图完全不同时，BC等于0；

找到得分函数的连续区间内的最大和最小值，即对应脑胶质瘤在z轴方向的上下边界面；

（3）对过程（1）中左右两个对称的长方体沿着过程（2）中找到的脑胶质瘤在z轴方向的上下边界进行裁剪，使z轴方向的长度变小，缩小搜索范围，再将两个长方体分别沿着y轴顺时针旋转90⁰，重复步骤过程（2），得到脑胶质瘤在x轴方向的左右边界面；

（4）同过程（3），将得到的两个长方体沿着x轴方向的左右边界面进行裁剪，再沿着x轴方向顺时针旋转90⁰，重复步骤过程（2），得到脑胶质瘤在y轴方向的前后边界面；

经过上述过程，得到3DMR图像上的感兴趣区域，即包含脑胶质瘤的长方体。