[发明专利]基于超像素的腹部CT图像多器官分割方法

摘要

本发明公开了一种基于超像素的腹部CT图像多器官分割方法，包括对腹部CT图像的预处理，其中预处理包括对腹部CT图像的滤波以及灰度映射，利用腹部CT图像集的中图像中上下层之间存在的相关性，并且以融合后的欧氏距离与灰度距离作为度量距离的K‑means聚类方法将腹部CT图像分割成超像素块，对超像素块进行特征提取后，采用极限学习机结合位置和灰度统计概率模型对超像素块进行分类，再将分类后的超像素块进行合并，获得腹部CT图像多器官分割结果；本发明提供的方法能够准确地对腹部CT图像进行多器官的分割，将计算量从像素级别降低到像素块级，大大减少了计算量，加快了腹部CT图像多器官分割的速度。

主权项

1.一种基于超像素的腹部CT图像多器官分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集多张腹部CT图像，获得腹部CT图像集；步骤2，对所述的腹部CT图像集中的每一张腹部CT图像进行预处理，获得预处理后的腹部CT图像集，所述的预处理包括图像滤波以及灰度映射；步骤3，对所述的预处理后的腹部CT图像集中的每一张腹部CT图像采用聚类的方法进行超像素分割，获得腹部CT图像集的多个超像素块；步骤4，提取所述的超像素块的灰度特征和纹理特征，获取特征全集；步骤5，对所述的特征全集进行选择，获得特征集；步骤6，根据所述的特征集，利用分类器对所述的超像素块进行分类，获得超像素块的器官类别；步骤7，对所述的超像素块中的同类超像素块进行融合，获得多器官分割后的腹部CT图像。