[发明专利]基于遗传算法的肝脏CT图像自动定位分割方法及系统在审

专利信息
申请号: 201910241669.2 申请日: 2019-03-28
公开(公告)号: CN110148109A 公开(公告)日: 2019-08-20
发明(设计)人: 魏宾;董蒨;朱呈瞻;董冰子;夏楠;王菲菲;王凤娇;楚宏硕 申请(专利权)人: 青岛大学附属医院
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/12;G06T7/62;G06T7/66;G06T7/73
代理公司: 北京献智知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11434 代理人: 杨献智;赵丹
地址: 266003 山东省青岛*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 肝脏CT 控制点 图像 肝脏 轮廓线 遗传算法 自动定位 染色体 边界曲线 标准模板 代价函数 获取目标 基因遗传 模拟生物 特征提取 特征信息 序列图 组描述 分割 映射 去除 匹配 基因
【说明书】:

本发明公开了一种基于遗传算法的肝脏CT图像自动定位分割方法及系统,包括:定位出肝脏CT序列图中的每幅肝脏CT图像中的肝脏位置,与现有标准模板匹配,去除明显的非肝区域;选择第N幅肝脏CT图像作为第N层肝脏CT图像并进行特征提取,得到第N层肝脏轮廓线;获取第N幅肝脏CT图像的肝脏特征信息;采用包括有若干个控制点的第N控制点组描述第N层肝脏轮廓线,将第N控制点组视为一条染色体,将第N控制点组中的每个控制点视为染色体中的一个基因段;设计代价函数,获取目标函数,将第N层肝脏轮廓线作为下一层的肝脏CT图像的初始边界曲线映射到下一层的肝脏CT图像上,利用模拟生物基因遗传操作寻找的控制点组中的控制点生成的边界作为当前层的肝脏轮廓线。

技术领域

本发明涉及一种医学影像处理方法及系统,特别涉及一种定位分割方法及系统。

背景技术

图像分割是图像分析的中间步骤,是将图像中具有特殊含义的不同区域区分开来,这些区域是互不相交的。从处理对象角度来讲,分割是在图像矩阵中对所关心的目标的定位。只有将感兴趣的目标从图像中提取出来,才有可能进一步对各个子区域进行定量分析或识别,进而对图像进行处理。而医学图像的分割目标是将医学图像中的特定组织完全提取出来进行可视化或其他处理。图像分割可以分解为两个任务,即识别(recognition)和描绘(delineation)。识别的目的在于确定目标物体的大致位置并区别于图像中的其它物体;而描绘的任务在于精确定义和刻画图像中目标物体的区域或边缘的空间范围。人的识别能力通常强于计算机算法,另一方面,计算机算法的描绘能力则优于操作者(人)。在医学领域中,图像分割是病变区域提取、特定组织测量以及实现三维重建的基础,因此图像分割技术在医学图像处理中具有十分重要的意义。

人体各种组织对X射线的吸收程度不同,分割医学图像常常利用这一特性将CT图像以若干体素表示,X射线透过人体测得每一体素的密度或灰度,在CT图像上构成像素,像素的阵列为图像矩阵。各个体素不同的衰减值形成相应各像素的不同灰度。目前对于医学图像,分割方法主要为对图像空间的灰度区域进行分割即表示对不同的软组织进行分割。

遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是通过模拟自然界的生物进化过程,期望通过相类似的竞争手段,得到某一问题的较优解。由于遗传算法具有诸多优点,在众多领域都有应用,取得了巨大成功。目前,遗传算法在图像分割领域也有应用。

如中国专利申请201410416268.3号公开的一种基于自适应遗传算法和OTSU算法的图像分割方法,包括如下步骤:步骤S01:计算待分割图像的灰度直方图;步骤S02:对图像的灰度值进行编码,随机产生M个初始种群;步骤S03:根据OTSU算法计算每个个体的适应度值;步骤S04:进行遗传操作,包括顺次执行的选择操作、交叉操作和变异操作;步骤S05:判断新种群是否满足终止条件,若满足则终止,并获得分割阈值,否则,进入步骤S03;步骤S06:根据分割阈值处理待分割图像。然而,该基于自适应遗传算法和OTSU算法的图像分割方法的获得的分割图像的精确度无法满足医学图像分割需要,且分割过程需要人工控制,无法批量处理大规模案例。

又如中国专利申请201410622532.9号公开的一种基于遗传算法的阈值图像分割方法,主要涉及一种交通视频图像智能化分割方法,涉及图像处理和目标检测技术领域。通过构造阈值图像分割代价函数,对系统中的参数进行设定,如每秒采集图像的帧数,图像二值化的门限值(阈值)。将视频图像按序列连续捕捉下来并数字化,存入内存或帧缓存中将这些采集到的序列数字图像进行预处理(滤波除噪、图像锐化、对比度增强)对预处理后的图像进行图像分割,并对分割后的目标图像进行特征提取。该发明采用了改进的遗传算法对阈值进行优化计算,得到最佳阈值,从而根据最优阈值进行阈值法图像分割。然而,该基于遗传算法的阈值图像分割方法主要用于交通视频图像分割领域,直接用于医学图像分割存在技术障碍。

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