[发明专利]基于多模态磁共振的软骨损伤修复图像分割方法

说明书

本发明公开了基于多模态磁共振的软骨损伤修复图像分割方法，该方法包括以下步骤：S1：提取多模态磁共振的软骨损伤修复图像的软骨检测区域，S2：获取多模态磁共振的软骨损伤修复图像的软骨检测区域中MRI影像，S3：对灰度图像进行边缘检测，S4：基于SVM边缘分类，S5：基于SVM边缘分割；本发明中提取多模态磁共振的软骨损伤修复图像的软骨检测区域后进行SVM边缘分类和分割，实现了基于多模态磁共振的软骨损伤修复图像分割的目的，具有重要意义，可实现相关人员判断软骨损伤修复图像的更细化性和正确性。

技术领域

本发明涉及软骨损伤修复图像分割方法领域，具体为基于多模态磁共振的软骨损伤修复图像分割方法。

背景技术

现有的多模态共振往往应用于中枢神经系统及一些软骨的研究和判断，能够增加诊断的正确性，但现有的基于多模态磁共振的软骨损伤修复图像不能进行良好的分割，不便相关人员进行进一步细致的观察和判断。

发明内容

本发明的目的在于提供基于多模态磁共振的软骨损伤修复图像分割方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于多模态磁共振的软骨损伤修复图像分割方法，该方法包括以下步骤：

S1：提取多模态磁共振的软骨损伤修复图像的软骨检测区域；

S2：获取多模态磁共振的软骨损伤修复图像的软骨检测区域中MRI影像，并将其转换为灰度图像，之后，对其进行灰度增强，增强范围为30％；

S3：对灰度图像进行边缘检测，采用Canny检测器对所述灰度图像进行边缘检测，所述采用基于反馈大边缘数目的迭代法对所述灰度图像进行边缘检测，并提取检测到得多条大边缘的步骤；

S4：基于SVM边缘分类，分别构建基于多模态磁共振的软骨损伤修复图像的SVM模型；

S5：基于SVM边缘分割，根据S4中提取的基于多模态磁共振的软骨损伤修复图像的像素特征，对所述SVM模型进行图像分割。

优选的，所述步骤S1中，设定多模态磁共振图像中软骨修复图像区域的灰度阈值范围，统计多模态磁共振图像每个像素点在半径邻域R内的各个点的灰度值，若在上述像素点半径邻域内的各个点的灰度值都在骨骼阈值范围内，则将上述像素点设为1其余情况则为0，获得到图像P，估计软骨最大厚度，根据软骨厚度将所述图像P做N次膨胀运算，获得图像O，在所述图像O上选取关节骨骼上的一个像素点，提取与这个像素点有连通关系的区域，标记为区域L，所述区域L为所述关节软骨的检测区域。

优选的，所述步骤S3中，检测到得多条大边缘的步骤，包括，设置Canny检测器的初始阈值，根据所述初始阈值进行边缘检测，并反馈所检测到的大边缘数目，判断所反馈的大边缘数目是否在预设范围内，若是，则提取所检测到的多条大边缘，否则，将所反馈的大边缘数目进行迭代得到新的阈值，再根据新的阈值进行边缘检测，并反馈所检测到的大边缘数目，直至最后所反馈的大边缘数目在预设范围内或迭代次数大于预设最大迭代次数时，提取所检测到的大边缘。

优选的，所述步骤S4中，在构建所述二分类SVM模型过程中，需要对选定的训练集和测试集的像素特征进行归一化处理。

优选的，所述步骤S4中，在构建所述二分类SVM模型过程中，选择训练像素时，首先判断所述训练集中的图像是否包含软骨边缘，若是则选择与其所包含的软骨边缘距离为8毫米内的像素进行训练。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明中提取多模态磁共振的软骨损伤修复图像的软骨检测区域后进行SVM边缘分类和分割，实现了基于多模态磁共振的软骨损伤修复图像分割的目的，具有重要意义，可实现相关人员判断软骨损伤修复图像的更细化性和正确性。

具体实施方式