[发明专利]基于多模态磁共振的脑肿瘤图像分割方法

权利要求书

1.一种基于多模态磁共振的脑肿瘤图像分割方法，其特征在于具体步骤如下：

步骤一，输入肿瘤患者的不同模态的磁共振图像，包括T1ce和FLAIR；

步骤二，对输入的T1ce和FLAIR图像进行直方图归一化处理，调整图像的灰度分布；

步骤三，在FLAIR模态上，采用水平集算法提取肿瘤区域；

步骤四，将FLAIR模态中得到的肿瘤区域映射到T1ce图像上，然后使用k均值算法对T1ce上影射后的肿瘤区域进行分割，其中K＝2，即将图像分割为肿瘤核与水肿两部分。

2.根据权利要求1所述的基于磁共振脑肿瘤图像分割方法，其特征在于：步骤三所述提取肿瘤区域的具体方法如下：

设Ω→R²是图像域，I:Ω→R²是一个指定的图像灰度，对于给定的图像I(x,y)，C是图像域Ω上的一个闭合曲线，将图像分为外部区域Ω₁和内部区域Ω₂；使用RSF模型作为能量函数，通过图像灰度变化区分目标和背景：

E_x(C,f₁,f₂)＝λ₁∫_outside(C)K_σ(x-y)|I(y)-f₁(x)|²dx

+λ₂∫_inside(C)K_σ(x-y)|I(y)-f₂(x)|²dx

其中，λ₁和λ₂是常量；outside(C)和inside(C)分别表示轮廓线C的外部和内部区域；f₁(x)和f₂(x)分别近似轮廓线外部和内部区域的灰度平均值；

使用如下的高斯函数来引导曲线的运动

Kσ(u)=12πn/2σne-|u|2/2σ2]]>

其中σ是标量常数。