[发明专利]基于超体素的多模态MRI脑肿瘤分割方法

权利要求书

1.一种基于超体素的多模态MRI脑肿瘤分割方法，其特征在于依次按照如下步骤进行：

步骤1：对图像I进行预处理

输入序号为V的单模态MRI脑部三维图像I，找到三维图像I矩阵中的最大值Max_I和最小值Min_I，得到归一化后的三维图像I'：

所述V＝{1,2…,n}，所述n为多模态MRI脑部三维图像中的单模态MRI的总数；

步骤2：初始体素块中心

将三维图像I'划分为k个大小相等的体素块S，每个体素块内包含大约个体素点，其中，N表示三维图像I'中的体素个数，以体素块S内部体素的坐标x,y,z平均值为初始体素块中心；

步骤3：寻找梯度最小点为体素块种子点

以初始体素块中心点为中心，在其邻域内进行多次迭代，寻找到一个梯度最小的体素点，并将该点定义为体素块种子点；

步骤4：计算体素点i与其邻域内的体素块种子点j之间的距离D

所述D_c为强度距离、D_s为位置距离、D_T为梯度距离；所述V_i和V_j分别表示第i个体素点和当前的体素块种子点j的矩阵归一化的值，所述i＝{1,2…N,}，所述j＝{1,2…c,}，所述c为体素点i邻域内的体素块种子点的总数；(x_i,y_i,z_i)表示第i个体素点的坐标，R_x、R_y和R_z分别表示相应方向上的体素分辨率，(x_j,y_j,z_j)表示当前的体素块种子点j的坐标；T_i和T_j分别表示第i个体素点和当前的体素块种子点j的梯度值；其中ω表示梯度特征D_T的紧致系数；N_c表示图像的最大色彩，m表示紧密度系数，N_s表示空间距离；

步骤5.判断距离D是否第一次计算，是，则进行步骤6，否，进行步骤9；

步骤6.将体素块种子点j的标签分配给体素点i；

步骤7.将计算的距离值D保存为Dmin；

步骤8.判断j＝c，是，则进行步骤10，否，则j←j+1后返回步骤4；

步骤9.判断距离值D是否小于Dmin，是，返回步骤6，否，则返回步骤8；

步骤10.判断i＝N，是，进行步骤11，否，则i←i+1后返回步骤4；

步骤11.获得序号为V的三维图像I'的分割结果图I”；

步骤12.判断V＝n，是，则进行步骤13，否，则V←V+1后返回步骤1；

步骤13.多模态信息整合

步骤13.1判断序号为V的分割结果图I”中是否有两个具有相同特征的体素块S1、S2，否，进行步骤13.2，是，进行步骤13.3；

步骤13.2判断V＝n，是，进行步骤14，否，则V←V+1返回步骤13.1；

步骤13.3判定除序号为V的其它分割结果图I”中是否有与体素块S1、S2中心对应且有标记的两个体素块S1A、S2A，是，则进行步骤13.4，否，则进行步骤13.5；

步骤13.4判断体素块S1、S2是否大于有标记的体素块S1A、S2A，是，则进行步骤13.5，否，则保留体素块S1、S2，同时将体素块S1、S2标记为S1A、S2A；

步骤13.5判断除序号为V的其它分割结果图I”中是否至少有两张具有与体素块S1、S2中心对应的两个体素块且两个体素块之间亦具有相同特征，是，进行步骤13.6，否，则保留体素块S1、S2，同时将体素块S1、S2标记为S1A、S2A；

步骤13.6分别合并体素块S1、S2及与体素块S1、S2中心对应的两个体素块，得到边界信息；若除序号为V的其它分割结果图I”中不具有与体素块S1、S2中心对应的两个体素块，则将得到的边界信息增加到此分割结果图I”中，返回步骤13.1；

步骤14.显示最终多模态分割结果。