[发明专利]一种胸大肌区域智能分割方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种胸大肌区域智能分割方法，其特征在于，所述胸大肌区域智能分割方法包括：

获取FFDM影像和DBT影像；所述FFDM影像和所述DBT影像为对同一乳腺的内外侧斜位采集得到；

对所述FFDM影像进行胸大肌分割处理，获得分割矩阵；

对所述DBT影像与所述分割矩阵进行卷积，获得第一分割图像；

所述对所述FFDM影像进行胸大肌分割处理，获得分割矩阵这一步骤，具体包括：

对所述FFDM影像进行预处理；

将预处理后的所述FFDM影像进行乳腺轮廓提取，得到乳腺轮廓；

将所述乳腺轮廓进行识别和聚类计算，得到FFDM二维图像；

将所述FFDM二维图像划分胸大肌和乳腺区域，得到第三分割图像；

将所述第三分割图像矩阵二值化，得到二值化分割矩阵；

所述将预处理后的所述FFDM影像进行乳腺轮廓提取，得到乳腺轮廓这一步骤，具体包括：

将所述FFDM影像使用边缘检测算子返回水平和垂直方向的一阶导数值；

确定所述FFDM影像像素点的梯度和方向；

在跨越梯度方向的两个相邻像素之间进行非极大值抑制；

将第一像素点与第一像素值进行像素强度比较，若第一像素点的像素强度最大，则保留第一像素点为边缘像素点，否则抑制第一像素点；所述第一像素点为所述FFDM影像的像素点，所述第一像素值是第一像素点与相邻像素点通过线性插值计算得到的像素梯度值；

设置高、低阈值；

如果所述边缘像素点的梯度值大于高阈值，则将所述边缘像素点标记为强边缘像素；

如果所述边缘像素点的梯度值大于低阈值并且小于高阈值，则将所述边缘像素点标记为弱边缘像素；

如果所述边缘像素点的梯度值小于低阈值，则抑制所述边缘像素点；

得到去除背景的乳腺轮廓。

2.根据权利要求1所述的胸大肌区域智能分割方法，其特征在于，所述对所述FFDM影像进行预处理这一步骤，具体包括：

利用离散化后的高斯函数，得到高斯滤波器的模板；

将所述高斯滤波器的模板归一化转换成整数模板；

将所述FFDM影像去除背景，得到第二分割图像；

所述整数模板与所述第二分割图像的灰度矩阵进行卷积操作，得到去除噪声并平滑后的FFDM影像。

3.根据权利要求1所述的胸大肌区域智能分割方法，其特征在于，所述将所述乳腺轮廓进行识别和聚类计算，得到FFDM二维图像这一步骤，具体包括：

将所述FFDM影像的像素点作为潜在的聚类中心，随机生成所述聚类中心；

通过隶属度函数计算隶属度值，生成最大聚类中心数；

利用分配系数函数确定最佳聚类数目；

将所述最佳聚类数目代入自适应模糊c均值聚类算法，计算划分模糊矩阵；

更新所述聚类中心，得到经聚类计算后的FFDM二维图像。

4.根据权利要求1所述的胸大肌区域智能分割方法，其特征在于，所述将所述FFDM二维图像划分胸大肌和乳腺区域，得到第三分割图像这一步骤，具体包括：

在所述FFDM影像中确定一个超平面；

计算支持向量到所述超平面的距离；

根据所述支持向量到所述超平面的距离对所述FFDM二维图像进行线性划分，获得所述FFDM二维图像中的乳腺区域作为所述第三分割图像。

5.根据权利要求1所述的胸大肌区域智能分割方法，其特征在于，所述将所述第三分割图像矩阵二值化，得到二值化分割矩阵这一步骤，具体包括：

设置阈值；

将像素点与所述阈值进行比较，若所述像素点高于所述阈值，则将所述像素点的像素值赋1，若所述像素点低于所述阈值，则将所述像素点的像素值赋0。