[发明专利]细胞分辨水平的脑组织三维图像的脑区自动分割方法及系统

摘要

本发明提供一种细胞分辨水平的脑组织三维图像的脑区自动分割方法及系统，包括如下步骤：步骤S1，获取原始数据；步骤S2，降采样；步骤S3，低分辨特征提取；步骤S4，绘制初始轮廓；步骤S5，低分辨脑区分割；步骤S6，升采样标号值；步骤S7，高分辨特征提取；步骤S8，高分辨脑区分割；步骤S9，边界优化；步骤S10，循环处理；步骤S11，输出结果。本发明方法基于脑区细胞纹理的概率分布，利用细胞分辨图像对细胞构筑细节信息的敏感性提取图像纹理细节信息，再与脑区纹理空间分布特征相结合，强化对纹理细节和边缘轮廓的共同描述，以弥补传统特征提取算法对脑区纹理信息描述不足的缺陷。

主权项

1.一种细胞分辨水平的脑组织三维图像的脑区自动分割方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n步骤S1，获取原始数据步骤，获取细胞分辨水平的脑组织三维图像的数据集；/n步骤S2，降采样步骤，对所述数据集中任意一张二维图像进行降采样，获得降采样图像，所述降采样为降低分辨率进行采样；/n步骤S3，低分辨特征提取步骤，对所述降采样图像进行纹理特征提取，获得低分辨纹理特征向量；/n步骤S4，绘制初始轮廓步骤，绘制脑区分割区域的初始轮廓线，获得低分辨初始标号，作为低分辨脑区分割的启动条件；/n步骤S5，低分辨脑区分割步骤，利用所述低分辨纹理特征向量和所述低分辨初始标号，计算脑区纹理的概率分布，获得低分辨标号场；/n步骤S6，升采样标号值步骤，将所述低分辨标号场进行升采样，获得高分辨初始标号，所述高分辨初始标号的分辨率与所述二维图像的分辨率一致；/n步骤S7，高分辨特征提取步骤，对所述二维图像进行纹理特征提取，获得高分辨纹理特征向量；/n步骤S8，高分辨脑区分割步骤，利用所述高分辨初始标号和所述高分辨纹理特征向量，计算脑区纹理的概率分布，对所述原始二维图像中像素点进行分类，得到所述原始二维图像的高分辨标号场；/n步骤S9，边界优化步骤，重新计算脑区边界相邻区域像素隶属于不同类别的概率值，对所述高分辨标号场进行优化，得到最终的分类标号，此时，当前二维图像的脑区分割工作结束；/n步骤S10，循环处理步骤，循环处理所述数据集中的其他二维图像，直到目标脑区所有二维图像全部完成分割；/n步骤S11，结果输出步骤，输出目标脑区的三维分割结果。/n