專(zhuān)利名稱(chēng)：一種半自動(dòng)序列圖像分割方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域，尤其涉及一種半自動(dòng)序列圖像分割方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，三維醫(yī)學(xué)圖像分割用于對(duì)三維醫(yī)學(xué)圖像中的感興趣區(qū)域或者病變區(qū)域進(jìn)行分割，用于觀察和分析感興趣區(qū)域或病變區(qū)域的形態(tài)、特征和其他病理情況， 以及進(jìn)行三維醫(yī)學(xué)圖像的重構(gòu)和融合等。一般來(lái)說(shuō)，大多數(shù)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法都是基于 CT (Computed Tomography,計(jì)算機(jī)斷層成像)序列圖像或者 MRI (Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像)序列圖像來(lái)進(jìn)行，目前的醫(yī)學(xué)圖像分割方法主要包括有基于閾值的醫(yī)學(xué)圖像分割方法，其基本特點(diǎn)是通過(guò)人工自適應(yīng)的方法來(lái)確定一個(gè)或一系列圖像灰度閾值，再對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行基于灰度閾值的二值化變換。其缺點(diǎn)是精確的閾值確定難度大；多區(qū)域的灰度階數(shù)大致相同的情況下，不能準(zhǔn)確判別出不同區(qū)域的特點(diǎn)。基于區(qū)域生長(zhǎng)法定醫(yī)學(xué)圖像分割方法，其基本特點(diǎn)是能通過(guò)交互式設(shè)置區(qū)域生長(zhǎng)種子點(diǎn)，從種子點(diǎn)出發(fā)，迭代搜素圖像，將種子點(diǎn)像素相鄰的相似像素合并到種子像素所在區(qū)域。其缺點(diǎn)是只能對(duì)單一區(qū)域或者不具有連通性的多區(qū)域進(jìn)行分割；在圖像灰度不均勻，差異較大的情況下，會(huì)造成圖像分割和提取不準(zhǔn)確現(xiàn)象。基于主動(dòng)輪廓模型的醫(yī)學(xué)圖像序列分割方法，其是參數(shù)形變方法的一種，通過(guò)定義內(nèi)能量與外能量來(lái)模擬無(wú)論的力學(xué)原理，用能量最小化作為框架，達(dá)到對(duì)學(xué)歷圖像的分割。其缺點(diǎn)是能量特性容易陷入局部極小化，對(duì)醫(yī)學(xué)序列圖像中感興趣區(qū)域的形狀有分離或合并時(shí)，無(wú)法準(zhǔn)確跟蹤，分割和提取。水平集方法，其是一種簡(jiǎn)單有效的計(jì)算和分析二維或三維空間中曲線和曲面運(yùn)動(dòng)的方法，主要是思想是將曲線曲面和圖像演化為更高維多超平面水平集，演化速度即是曲率函數(shù)。基于水平集的醫(yī)學(xué)圖像分割算法有一定的優(yōu)勢(shì)，是處理封閉運(yùn)動(dòng)界面隨時(shí)間演過(guò)過(guò)程中幾何拓?fù)渥兓挠行Х椒ā５壳暗尼t(yī)學(xué)圖像分割方法都包括有自動(dòng)分割算法結(jié)果的不準(zhǔn)確；手動(dòng)分割速度太慢的缺點(diǎn)。綜上可知，現(xiàn)有醫(yī)學(xué)圖像分割方法在實(shí)際使用上，顯然存在不便與缺陷，所以有必要加以改進(jìn)。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)上述的缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種半自動(dòng)序列圖像分割方法及系統(tǒng)， 其能夠在醫(yī)學(xué)序列圖像中快速而又準(zhǔn)確地分割出待分割目標(biāo)區(qū)域。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種半自動(dòng)醫(yī)學(xué)序列圖像的分割方法，包括步驟如下在醫(yī)學(xué)序列圖像中，選擇包含待分割目標(biāo)的初始切片圖像；根據(jù)用戶(hù)指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域；
將所述目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像，使用水平集算法迭代分割后續(xù)切片圖像，直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)，進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果。根據(jù)本發(fā)明所述的分割方法，所述根據(jù)用戶(hù)指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域的步驟包括根據(jù)用戶(hù)的目標(biāo)區(qū)域輪廓繪制指令，生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域。根據(jù)本發(fā)明所述的分割方法，所述根據(jù)用戶(hù)指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域的步驟包括接收用戶(hù)的種子點(diǎn)選取指令，在所述初始切片圖像中選取種子點(diǎn)，通過(guò)迭代將與所述種子點(diǎn)具有相似屬性的像素點(diǎn)合并生成所述目標(biāo)區(qū)域。根據(jù)本發(fā)明所述的分割方法，所述直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)的步驟包括根據(jù)用戶(hù)的終止指令判定后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)。根據(jù)本發(fā)明所述的分割方法，所述將目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像，使用水平集算法迭代分割后續(xù)切片圖像，直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)， 進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果的步驟包括A、將所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像；B、將所述初始輸入圖像作為水平集算法的零水平集輸入；C、根據(jù)邊緣停止函數(shù)獲得所述相鄰切片圖像的邊緣圖像，所述邊緣停止函數(shù)如下式
權(quán)利要求
1.一種半自動(dòng)醫(yī)學(xué)序列圖像的分割方法，其特征在于，所述分割方法包括步驟如下在醫(yī)學(xué)序列圖像中，選擇包含待分割目標(biāo)的初始切片圖像；根據(jù)用戶(hù)指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域；將所述目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像，使用水平集算法迭代分割后續(xù)切片圖像，直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)，進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果ο
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分割方法，其特征在于，所述根據(jù)用戶(hù)指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域的步驟包括根據(jù)用戶(hù)的目標(biāo)區(qū)域輪廓繪制指令，生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分割方法，其特征在于，所述根據(jù)用戶(hù)指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域的步驟包括接收用戶(hù)的種子點(diǎn)選取指令，在所述初始切片圖像中選取種子點(diǎn)，通過(guò)迭代將與所述種子點(diǎn)具有相似屬性的像素點(diǎn)合并生成所述目標(biāo)區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分割方法，其特征在于，所述直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)的步驟包括根據(jù)用戶(hù)的終止指令判定后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分割方法，其特征在于，所述將目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像，使用水平集算法迭代分割后續(xù)切片圖像，直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)，進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果的步驟包括A、將所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像；B、將所述初始輸入圖像作為水平集算法的零水平集輸入；C、根據(jù)邊緣停止函數(shù)獲得所述相鄰切片圖像的邊緣圖像，所述邊緣停止函數(shù)如下式g(/)=TT^TTf其中G。表示方差為σ的高斯函數(shù)，ρ為正整數(shù)，I表示所述相鄰切片圖像；D、根據(jù)所述零水平集輸入和所述邊緣圖像，輸入最大迭代次數(shù)，并結(jié)合水平集速度函數(shù)和所述邊緣圖像進(jìn)行水平集函數(shù)演化更新速度函數(shù)；Ε、當(dāng)一個(gè)方向的后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)時(shí)，返回步驟A中目標(biāo)區(qū)域分割另一個(gè)方向的后續(xù)切片圖像，直至另一個(gè)方向的后續(xù)切片圖像中也不包括所述待分割目標(biāo)，進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的分割方法，其特征在于，所述步驟C和步驟D之間還包括邊緣檢測(cè)步驟對(duì)于切片圖像中梯度大的區(qū)域通過(guò)邊緣檢測(cè)算法直接檢測(cè)出來(lái)；對(duì)于切片圖像中梯度小的區(qū)域或者在所述切片圖像中目標(biāo)區(qū)域與周?chē)鷧^(qū)域的灰度相近，首先估計(jì)相鄰兩張切片圖像之間位移的大小d，然后根據(jù)已經(jīng)計(jì)算出的初始輪廓，在輪廓曲線法向量方向分別向內(nèi)和向外收縮和擴(kuò)展d個(gè)像素大小的區(qū)域，在限定區(qū)域內(nèi)計(jì)算真實(shí)的邊界，在限定區(qū)域外部取值為無(wú)窮大。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的分割方法，其特征在于，所述邊緣檢測(cè)步驟之后還包括邊緣停止函數(shù)重新定義步驟將邊緣停止函數(shù)重新定義如下
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的分割方法，其特征在于，所述步驟D還包括根據(jù)所述邊緣停止函數(shù)的定義在梯度較大的區(qū)域趨近于零，而在梯度小的區(qū)域趨近于 1，曲線將向g(I) — 0的地方演化，達(dá)到最大迭代次數(shù)或者最小誤差時(shí)，水平集停止演化。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的分割方法，其特征在于，所述步驟D和步驟E之間還包括圖像分割審核步驟若收到用戶(hù)的圖像分割合格指令，則執(zhí)行步驟E ；若收到用戶(hù)的圖像分割不合格指令， 則對(duì)所述圖片進(jìn)行修正后返回步驟A。
10.一種實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1 9任一項(xiàng)所述分割方法的半自動(dòng)醫(yī)學(xué)序列圖像的分割系統(tǒng)，其特征在于，包括圖像選擇模塊，用于在醫(yī)學(xué)序列圖像中，選擇包含待分割目標(biāo)的初始切片圖像；目標(biāo)區(qū)域生成模塊，用于根據(jù)用戶(hù)指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域；圖像分割模塊，用于將所述目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像，使用水平集算法迭代分割后續(xù)切片圖像，直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)，進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種半自動(dòng)醫(yī)學(xué)序列圖像的分割方法和系統(tǒng)，所述分割方法包括步驟有在醫(yī)學(xué)序列圖像中，選擇包含待分割目標(biāo)的初始切片圖像；根據(jù)用戶(hù)指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域；將所述目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像，使用水平集算法迭代分割后續(xù)切片圖像，直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)，進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果。借此，本發(fā)明能夠在醫(yī)學(xué)序列圖像中快速而又準(zhǔn)確地分割出待分割目標(biāo)區(qū)域。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102289811SQ201110236358
公開(kāi)日2011年12月21日 申請(qǐng)日期2011年8月17日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月17日
發(fā)明者張吉帥, 楊光, 郭李云 申請(qǐng)人:深圳市旭東數(shù)字醫(yī)學(xué)影像技術(shù)有限公司