[发明专利]一种结合MRF能量和模糊速度的乳腺癌图像分割方法

权利要求书

1.一种结合MRF能量和模糊速度的乳腺癌图像分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、对患者的患病乳腺进行乳腺动态增强核磁共振成像，获得乳腺动态增强核磁共振图像；

S2、通过对S1中获得的乳腺动态增强核磁共振图像构建二维MRF，将乳腺动态增强核磁共振图像的灰度信息转化为MRF能量，加强乳腺癌灶和正常腺体的区分，然后在MRF能量图上计算每个像素点的后验概率，构建活动轮廓模型的区域项；

S3、结合Gabor纹理特征、乳腺动态增强核磁共振时域特征和灰度信息计算模糊速度函数中的模糊隶属度；

S4、结合S2中构建的活动轮廓模型的区域项和S3中计算的模糊速度函数中的模糊隶属度，对S1中获得的乳腺动态增强核磁共振图像精确分割出乳腺癌灶。

2.根据权利要求1所述的MRF能量和模糊速度的乳腺癌图像分割方法，其特征在于，所述活动轮廓模型的区域项表示为：

E₁(φ)＝∫_Ωp(1|w_xy,θ)H(φ(x,y))+p(2|w_xy,θ)[1-H(φ(x,y))]dxdy；

其中H(·)是Heaviside函数，H(φ)＝0.5*[1+0.5πarctan(φ/ε)]，参数ε控制H(φ)从0上升到1的快慢。

3.根据权利要求1所述的MRF能量和模糊速度的乳腺癌图像分割方法，其特征在于，S3中所述乳腺动态增强核磁共振时域特征为注射增强对比剂后的T₁期和T₃期计算信号增强比率作为DCE-MRI时域特征，表示为：

其中，f_T1(x,y)和f_T3(x,y)分别是T₁期和T₃期在像素点(x,y)处的灰度值，t是T₁期至T₃期的时间。

4.根据权利要求1所述的MRF能量和模糊速度的乳腺癌图像分割方法，其特征在于，像素(x,y)的模糊速度函数定义为：

其中，α为常数；

活动轮廓模型中，边缘检测项E₂(C)可以定义为：

E₂(C)＝∫∫_ΩV(x,y)δ(φ)|▽φ|dxdy；

其中，是H(φ)的导数，也称为Dirac delta函数。