[发明专利]脑胶质母细胞瘤的多模态核磁共振图像分割方法

摘要

本发明提出一种脑胶质母细胞瘤的多模态核磁共振图像分割方法，采用了随机森林和区域生长法相融合的分割策略，将区域生长分割脑胶质瘤多模态磁共振图像的结果替换相应置信度低的随机森林粗分割结果，生成再训练数据再次训练随机森林模型，精分割脑胶质瘤多模态磁共振图像，将脑部核磁共振图像分割为脑部正常组织区、坏死区、活动肿瘤区、T1异常区以及FLAIR异常区5部分。本发明针对脑胶质母细胞瘤精细分割与定位，辅助医生诊断与治疗等任务的需要，使得脑胶质母细胞瘤能够准确定位以及肿瘤不同子区域得到更加准确精细分割，方便医生更加快速准确地诊断脑胶质母细胞瘤，并制定准确的治疗方案。

主权项

1.脑胶质母细胞瘤的多模态核磁共振图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、预处理过程：收集并预处理脑胶质母细胞瘤的多模态核磁共振图像，建立训练样本和测试样本；步骤2、粗分割过程：采用步骤1所得的训练样本训练随机森林，构建初始随机森林模型；将步骤1所得的测试样本输入初始随机森林模型进行粗分割，获得粗分割结果；步骤3、精分割过程：选取种子点，使用区域生长法生长相应区域；将区域生长结果的高分部分对步骤2所得的粗分割结果进行置换，并利用置换完成的粗分割结果对步骤2建立的初始随机森林模型进行再训练，获得随机森林模型；将步骤1所得的测试样本输入随机森林模型进行精分割，获得精分割结果；步骤4、后处理过程：对步骤3所得的精分割结果进行后处理。