[发明专利]一种医学影像中软骨识别方法和识别系统

权利要求书

1.一种医学影像中软骨识别方法，其特征在于，包括：

对灰度图像进行预处理获得对应的梯度图像；

在所述梯度图像内根据分别形成的第一次边缘识别和第二次边缘识别生成确切的组织轮廓，包括：

在所述梯度图像中根据像素和像素邻域在梯度方向上的幅值比较确定潜在边缘像素，包括：根据亮度梯度提取亮度突变的边缘像素作为潜在边缘像素；

对所述潜在边缘像素作非极大值抑制确定基本边缘像素，包括在梯度方向上，测试每个潜在边缘像素的3×3邻域，比较中心的潜在边缘像素与相邻像素的梯度幅值，如果中心的潜在边缘像素具有最大的梯度幅值，则将它作为基本边缘像素，否则作为背景像素排除；

对所述基本边缘像素进行噪声识别形成第一边缘像素图像，完成第一次边缘识别，包括用双阈值法检测确定像素、干扰像素和未定像素，采用滞后二值化来连接确定像素和未定像素，包括如果至少有一个像素的梯度幅值大于或等于高阈值T_h，其他像素的梯度幅值小于低阈值T_l，则判定为最终边缘结果。计算公式如下：

其中，L(x,y)为非极大抑制图中的像素值，L′(x,y)为最终边缘检测结果图中的像素值，T_h为高阈值，T_l为低阈值，s可以取0或1，代表像素点与边缘像素的相邻情况，当像素点与边缘像素不相邻时取0，相邻取1；

通过随机森林分类模型确定梯度图像中各像素类别，形成第二边缘像素图像，完成第二次边缘识别；

通过所述第二边缘像素图像和所述第一边缘像素图像叠加确定边缘像素，将所述边缘像素叠加至所述灰度图像确定组织轮廓；

根据所述组织轮廓间的变化趋势形成软骨组织的立体轮廓，包括：

建立每张所述灰度图像中组织轮廓间的相对位置特征，包括：建立灰度图像内的各组织轮廓间的相对位置关系，相对位置关系包括各组织确定形状、各组织轮廓间的最接近的位置和间距，利用矢量描述相对位置关系形成量化的相对位置特征；

根据相邻所述灰度图像的各组织轮廓之间所述相对位置特征的变化趋势形成相邻所述灰度图像间软骨组织轮廓的拟合系数，包括：获得相邻灰度图像间相对位置特征发生相对变化的详细矢量参数，进而形成相邻灰度图像间软骨组织轮廓的拟合系数；

结合所述灰度图像中的所述组织轮廓和所述拟合系数形成各软骨组织的立体轮廓，包括：利用各灰度图像中相对位置特征和各灰度图像间的拟合系数形成软骨组织的立体轮廓。

2.如权利要求1所述的医学影像中软骨识别方法，其特征在于，所述对灰度图像进行预处理获得对应的梯度图像包括：

对所述灰度图像进行平滑处理形成平滑图像；

获取所述平滑图像中各像素的梯度形成梯度图像；

在所述灰度图像中人工标记软骨参考点。

3.一种医学影像中软骨识别系统，其特征包括，包括：

存储器，用于存储如权利要求1至2任一所述的医学影像中软骨识别方法处理过程对应的程序代码；

处理器，用于执行所述程序代码。

4.一种医学影像中软骨识别系统，其特征包括，包括：

预处理装置，用于对灰度图像进行预处理获得对应的梯度图像；

识别装置，用于在所述梯度图像内根据第一次边缘识别和第二次边缘识别形成确切的组织轮廓；所述识别装置包括：

潜在像素确定模块，用于在所述梯度图像中根据像素和像素邻域在梯度方向上的幅值比较确定潜在边缘像素，包括：根据亮度梯度提取亮度突变的边缘像素作为潜在边缘像素；

基本像素确定模块，用于对所述潜在边缘像素作非极大值抑制确定基本边缘像素，包括在梯度方向上，测试每个潜在边缘像素的3×3邻域，比较中心的潜在边缘像素与相邻像素的梯度幅值，如果中心的潜在边缘像素具有最大的梯度幅值，则将它作为基本边缘像素，否则作为背景像素排除；

第一边缘确定模块，用于对所述基本边缘像素进行噪声识别形成第一边缘像素图像，完成第一次边缘识别，包括用双阈值法检测确定像素、干扰像素和未定像素，采用滞后二值化来连接确定像素和未定像素，包括如果至少有一个像素的梯度幅值大于或等于高阈值T_h，其他像素的梯度幅值小于低阈值T_l，则判定为最终边缘结果。计算公式如下：

其中，L(x,y)为非极大抑制图中的像素值，L′(x,y)为最终边缘检测结果图中的像素值，T_h为高阈值，T_l为低阈值，s可以取0或1，代表像素点与边缘像素的相邻情况，当像素点与边缘像素不相邻时取0，相邻取1；

第二边缘确定模块，用于通过随机森林分类模型确定梯度图像中各像素类别，形成第二边缘像素图像，完成第二次边缘识别；

边缘叠加确定模块，用于通过第二边缘像素图像和第一边缘像素图像叠加确定边缘像素，将边缘像素叠加至灰度图像确定组织轮廓；

建模装置，用于根据所述组织轮廓间的变化趋势形成软骨组织的立体轮廓；所述建模装置包括：

位置特征形成模块，用于建立每张所述灰度图像中组织轮廓间的相对位置特征，包括：建立灰度图像内的各组织轮廓间的相对位置关系，相对位置关系包括各组织确定形状、各组织轮廓间的最接近的位置和间距，利用矢量描述相对位置关系形成量化的相对位置特征；

拟合系数形成模块，用于根据相邻所述灰度图像的各组织轮廓之间所述相对位置特征的变化趋势形成相邻所述灰度图像间软骨组织轮廓的拟合系数，包括：获得相邻灰度图像间相对位置特征发生相对变化的详细矢量参数，进而形成相邻灰度图像间软骨组织轮廓的拟合系数；

构造模块，用于结合所述灰度图像中的所述组织轮廓和所述拟合系数形成各软骨组织的立体轮廓，包括：利用各灰度图像中相对位置特征和各灰度图像间的拟合系数形成软骨组织的立体轮廓。