[发明专利]一种基于多方向轮廓的医学图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于多方向轮廓的医学图像分割方法，其包括：导入医学图像并进行MPR重建；基于魔术棒算法生成多方向轮廓；插值重建生成表明网格和二值分割MASK；逐层判断二值分割MASK图像是否准确，若是，则输出目标区域的二值分割MASK图像和表面网格，分割算法结束，若否，则编辑切面轮廓，选择二值分割MASK图像中分割不精确的切面，提取二值分割MASK切面图像轮廓线和关键点，利用鼠标对关键点进行局部调节，调节结束后，返回上述步骤重新执行表面网格重建。本发明利用一次操作即时提取待分割对象在多个不同方向切面上的轮廓，建立形状约束，并通过插值重建技术进行曲面重建，并支持迭代式分割轮廓优化和网络重建，有效提高建模效率和精度。

主权项

1.一种基于多方向轮廓的医学图像分割方法，其特征在于，包括有如下步骤：步骤S1，数据准备，获取序列薄层的CT或MRI医学图像；步骤S2，导入序列医学图像，对于图像进行MPR重建，并在视窗中显示医学图像，可以在显示视图中显示图像横断面、冠状面和矢状面，并且可以根据需要来添加和调节任意方向切面进行图像显示；步骤S3，对医学图像中的分割对象选取多角度切面，利用鼠标在任意切面上待分割对象内部设置一个种子点，在多角度切面上使用魔术棒分割方法分割阈值近似区域，并依据区域边缘提取各个切面上的2D轮廓，得到多方向轮廓；步骤S4，利用生成的多方向轮廓作为形状约束，基于插值重建算法实现目标区域的表面网格重建，获得网格重模型，然后根据空间位置，将这个模型映射至图像空间，得到二值分割MASK图像；步骤S5，在多角度图像切面视窗中，逐层判断二值分割MASK图像是否准确，若是，则执行步骤S7，若否，则执行步骤S6；步骤S6，编辑切面轮廓，选择二值分割MASK图像中分割不精确的切面，根据二值分割MASK图像中的边缘信息生成轮廓线和关键点，利用鼠标对轮廓线上的关键点进行局部调节，调节结束后，重新执行步骤S4；步骤S7，输出目标区域的二值分割MASK图像和表面网格，分割算法结束。