[发明专利]医学图像的分割方法及装置

说明书

本发明涉及一种医学图像的分割方法。该方法包括步骤：获取不同时刻的所述目标部位的动态增强原始图像；根据所有所述动态增强原始图像，计算目标部位的最大密度投影图像，生成时域最大密度投影数据；在所述时域最大密度投影数据中识别异常增强信号的数据，并基于所述异常增强信号的数据应用预设的分割算法进行分割，以生成所述病灶的图像及数据。一种医学图像的分割装置，包括：获取模块、计算模块及分割模块。上述医疗图像的分割方法及装置，基于多组动态增强原始图像和时域最大密度投影图像中的异常增强信号进行去分割病灶，可以得到较为全面、准确的病灶分割结果，从而为病灶的医学诊断提供全面、准确的依据。

技术领域

本发明涉及医学影像分析技术领域，特别涉及一种医学图像的分割方法及装置。

背景技术

在医学影像处理技术中，通常需要从获得的图像中分割出表示目标对象的部分，目标对象的分割结果是计算机辅助诊断的依据。比如，从乳腺的磁共振图像(MR)获得的图像数据中分割乳腺病灶，为该病灶的诊断提供依据。乳腺病灶的分割是乳腺病灶分析的基础，正确的分割结果才能为后续的诊断分析提供正确的依据。

但是，传统的病灶分割方法为计算机辅助诊断分析提供的信息不够全面、准确，会导致医生的诊断结果不够准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述传统的病灶分割方法为计算机辅助诊断分析提供的信息不够全面、准确，会导致医生的诊断结果不够准确的问题，提供一种医学图像的分割方法及装置。

一种医学图像的分割方法，用于从目标部位的图像中分割出病灶的图像，包括步骤：

获取不同时刻的所述目标部位的动态增强原始图像；

根据所有所述动态增强原始图像，计算目标部位的最大密度投影图像，生成时域最大密度投影数据；及

在所述时域最大密度投影数据中识别异常增强信号的数据，并基于所述异常增强信号的数据应用预设的分割算法进行分割，以生成所述病灶的图像及数据。

在其中一个实施例中，所述根据所有所述动态增强原始图像，计算目标部位的最大密度投影图像，生成时域最大密度投影数据的步骤包括：

将每个时刻的所述动态增强原始图像与预设的参考图像相减，得到每个时刻的动态增强减影图像；

根据各所述动态增强减影图像计算目标部位的所述最大密度投影图像，生成所述时域最大密度投影数据。

在其中一个实施例中，所述根据各所述动态增强减影图像计算目标部位的所述最大密度投影图像，生成所述时域最大密度投影数据的步骤之前包括：

修正所述动态增强减影图像数据中的干扰。

在其中一个实施例中，所述根据所有所述动态增强原始图像，计算目标部位的最大密度投影图像，生成时域最大密度投影数据的步骤之前：

将所有的所述动态增强原始图像的数据按照时间先后进行排序。

在其中一个实施例中，所述获取不同时刻的所述目标部位的动态增强原始图像的步骤包括：

在预设的时间周期内，每间隔固定的时间获取一次所述目标部位的动态增强原始图像。

一种医学图像的分割装置，用于从目标部位的图像中分割出病灶的图像，所述分割装置包括：

获取模块，用于获取不同时刻的所述目标部位的动态增强原始图像；

计算模块，用于根据所有所述动态增强原始图像，计算目标部位的最大密度投影图像，生成时域最大密度投影数据；及

分割模块，用于在所述时域最大密度投影数据中识别异常增强信号的数据，并基于所述异常增强信号的数据应用预设的分割算法进行分割，以生成所述病灶的图像及数据。