[发明专利]用于图像的几何特征的提取方法和相关产品

说明书

本发明公开了一种用于图像的几何特征的提取方法和相关产品，其中提取方法包括根据病灶区域的三维图像数据生成由多个顶点连接而成的二维网格；利用所述多个顶点中的部分顶点形成的闭合曲线将所述二维网格切分成两个拓扑圆盘；将所述两个拓扑圆盘分别映射到两个单位矩形上；利用所述多个顶点的几何特征值来确定所述单位矩形上对应点的像素值；以及基于所述像素值来形成包含所述病灶区域的几何特征的图片。本发明通过对病灶区域提取几何特征并形成图片，实现了高效的特征提取，并且也为针对于病灶区域的进一步研究提供了有效途径。

技术领域

本发明总体涉及图像处理领域。更具体地，本发明涉及一种用于图像的几何特征的提取方法、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

病灶区域中包含有助于临床诊断的信息，因此对病灶区域的图像特征的提取显得尤为重要。目前传统的处理方式是提取病灶区域的影像学特征，并将影像学特征用于后续的分析和研究，以期对病灶区域做出评价。然而，如何提取病灶区域的有效特征成为要解决的问题。

发明内容

为了至少解决上面的技术问题，本发明提供一种图像的几何特征的提取方案。利用本发明的方案可以将提取的几何特征以图片形式表示，以便后续的研究和分析。在一些应用场景中，前述获得的图片可以应用于人工智能领域，从而可以利用如深度学习等数据分析的方法对几何特征进行分析并做出评价。鉴于此，本发明在如下的多个方面提供相应的解决方案。

在一个方面中，本发明公开一种用于图像的几何特征的提取方法，包括：根据病灶区域的三维图像数据生成由多个顶点连接而成的二维网格；利用所述多个顶点中的部分顶点形成的闭合曲线将所述二维网格切分成两个拓扑圆盘；将所述两个拓扑圆盘分别映射到两个单位矩形上；利用所述多个顶点的几何特征值来确定所述单位矩形上对应点的像素值；以及基于所述像素值来形成包含所述病灶区域的几何特征的图片。

在一个实施例中，前述方法进一步包括通过以下操作来获得所述闭合曲线：根据所述二维网格的拓扑和网格边的边长来确定基于所述二维网格的拉普拉斯贝尔特拉米矩阵;计算拉普拉斯贝尔特拉米矩阵的绝对值最小的非零特征值所对应的特征函数；根据所述特征函数来确定每个网格顶点的函数值；从所有顶点中选择具有全局最小的函数值的顶点作为所述闭合曲线的所述起点；从与所述起点相邻的多个顶点中选择具有局部最小的函数值的顶点作为第1中间顶点；以及针对于第2~第N中间顶点的第i中间顶点，从与第i-1中间顶点相邻的多个顶点中选择具有局部最小的函数值的顶点作为第i中间顶点，直到返回到所述起点，其中N和i是大于或等于2的正整数；将由所述起点出发、依次经过N个中间顶点后返回到所述起点获得所述闭合曲线。

在另一个实施例中，所述拓扑圆盘映射到单位矩形包括：将所述拓扑圆盘边界映射到单位矩形边界；以及将所述拓扑圆盘的内部点调和映射到单位矩形内，以在所述单位矩形内形成对应的调和像点。

在又一个实施例中，将所述拓扑圆盘的内部点调和映射到单位矩形内以形成对应的调和像点包括：将所述拓扑圆盘的所述内部点初始映射到单位矩形内，以形成初始像点；确定所述单位矩形内所述初始像点之间的调和能量；以及根据调和能量和预设能量梯度阈值来调整所述初始像点的坐标，以获得所述调和像点。

在又一个实施例中，调整所述初始像点的坐标以获得调和映射的调和像点包括反复执行以下的调整和更新操作，直到所述调和能量小于或等于所述预设能量梯度阈值：当所述调和能量大于预设能量梯度阈值时，调整所述初始像点的坐标；根据所述调整后的初始像点的坐标来更新调和能量，以用于下一次与所述预设能量梯度阈值的比较；以及当所述调和能量小于所述预设能量梯度阈值时，将停止调整时的像点作为所述调和映射的调和像点。

在又一个实施例中，其中所述二维网格上顶点的几何特征包括高斯曲率、平均曲率或共形因子，并且其中确定像素值包括：根据网格信息来确定所述顶点的高斯曲率、平均曲率或共形因子；以及根据所述高斯曲率、平均曲率或共形因子确定所述单位矩形上对应点的像素值。