[发明专利]一种基于超体素匹配的脑组织分割方法

说明书

本发明公开了一种基于超体素匹配的脑组织分割方法，步骤如下：S1：所有的磁共振图像通过SLIC算法均生成超体素数据；S2：预处理所有的磁共振图像；S3：获取得到每个磁共振图像的超体素特征；S4：计算每个超体素和相邻超体素之间的特征梯度，并获取特征梯度之和；S5：确定模板图像中每个超体素对应的标签；S6：将每个磁共振图像的超体素特征、特征梯度之和串联为一个向量，根据向量计算待匹配磁共振图像和模板图像中每个超体素的相似度；S7：将待匹配磁共振图像和模板图像进行匹配，确定出每个待匹配磁共振图像的分割结果。本发明在匹配的过程中考虑超体素自身特征的同时，也能够考虑相邻超体素之间的关系，进而能够得到有效的匹配结果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于超体素匹配的脑组织分割方法。

背景技术

核磁共图像的脑组织分割的目标是将大脑分为白质(WM)、灰质(GM)以及脑脊液(CSF)，大脑组织的准确分割对于疾病的诊断和治疗是一个很重要的部分，通过测量大脑中感兴趣区域的组织结构的变化，可以用来评估某些疾病的严重程度以及大脑的进化。

特征匹配是进行图像分割的常用手段，使用一个有标签的图像作为模板，将其划分为若干区域，对于待分割的图像，也将其划分为若干区域，对于待分割图像中的每个区域，到模板图像中寻找与自己特征最接近的区域，也就是与自己最匹配的区域，对于待分割图像中的每个区域，将它的标签设置成与其最匹配的模板区域的标签。这里的区域可以是规则的图像块，但是为了使得更加相似的像素聚集在一起，通常采用超像素(三维图像中为超体素)算法生成图像的超像素，实现超像素之间的匹配。

发明内容

发明目的：针对传统图像匹配中只考虑图像区域自身的特征，忽略超体素之间关系的问题，本发明提出一种基于超体素匹配的脑组织分割方法。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于超体素匹配的脑组织分割方法，所述脑组织分割方法具体包括如下步骤：

S1：根据三维的SLIC算法，所有的磁共振图像均生成超体素数据，所述所有磁共振图像包括所有待匹配的磁共振图像和模板图像；

S2：对所述所有磁共振图像均进行预处理；

S3：将所述所有磁共振图像基于三维的SLIC算法得到的分割边界，叠加在所述预处理后的所有磁共振图像中，获取得到每个所述磁共振图像的超体素特征；

S4：根据每个所述磁共振图像的超体素特征，计算每个所述超体素和相邻超体素之间的特征梯度，并获取特征梯度之和；

S5：确定出所述模板图像中每个超体素对应的标签；

S6：将每个所述磁共振图像的超体素特征、特征梯度之和串联为一个向量，根据所述向量计算待匹配磁共振图像和模板图像中每个超体素的相似度；

S7：根据所述待匹配磁共振图像和模板图像中每个超体素的相似度，将所述待匹配磁共振图像和模板图像进行匹配，确定出每个所述待匹配磁共振图像的分割结果。

进一步地讲，在所述步骤S1中，所有的所述磁共振图像均生成超体素数据，具体如下：

S1.1：设置聚类中心，并在所有的所述磁共振图像中分别均匀分布聚类中心，同时在每个所述磁共振图像中对所有聚类中心进行排序标号；

S1.2：计算所述聚类中心和所述聚类中心领域内的每个体素之间的距离，所述领域大小和距离大小，具体为：

其中：