【技术实现步骤摘要】
一种基于图谱组合信息稀疏表示的多图谱标签融合方法
本专利技术涉及医学图像脑MR图像分割领域，具体地说是一种基于图谱组合信息稀疏表示的多图谱标签融合方法。
技术介绍
脑部相关疾病正影响着我国乃至全球人口的生命与健康。通过对脑部解剖结构的变化特征和规律进行分析，可以挖掘出脑疾病与特定脑部解剖结构之间的关系(如阿尔兹海默症的发病与脑部解剖结构海马体的病变相关、帕金森综合征与脑部解剖结构苍白球的病变有一定的关系等)。对脑部解剖结构进行定量分析，不仅可为脑部相关疾病的诊断提供可靠的依据，还可以作为后续手术规划、治疗效果评估、医学研究的基础。医学影像量化分析技术为相关脑疾病的诊断提供了大量、宝贵、精确的影像量化数据，从而可以对脑部解剖结构进行全面分析，为诊断与治疗脑部相关疾病提供可靠的手段和依据，目前基于医学影像学量化分析的技术已成为一种不可替代的用于脑部疾病诊断与治疗的工具。磁共振图像(MR图像)已成为目前脑疾病影像学诊断的一种主要工具。通过对脑部MR图像的分割，可以对脑部结构进行体积和形状方面的研究，可以辅助实施脑部外科手术...
【技术保护点】
1.一种基于图谱组合信息稀疏表示的多图谱标签融合方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1，将N个图谱配准到待分割脑MR图像T所在的空间；/n步骤2，提取图谱体素的组合信息；/n对于图谱图像某一位置x处的体素，首先，在该图谱对应的图谱标签图像中以x位置为中心提取一个图像块，该图像块只包含有标签信息；然后计算该体素对应的改进后的局部二进制模式，该体素改进后的局部二进制模式对应着一个二进制的图像块；最后将以该体素为中心的标签块与该体素对应的改进后的局部二进制模式连接在一起，构成图谱体素的组合信息；/n步骤3，提取待标记体素的组合信息；/n首先，对待分割脑MR图像T进行初步分割获得初步分割结果图像L
【技术特征摘要】
1.一种基于图谱组合信息稀疏表示的多图谱标签融合方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，将N个图谱配准到待分割脑MR图像T所在的空间；
步骤2，提取图谱体素的组合信息；
对于图谱图像某一位置x处的体素，首先，在该图谱对应的图谱标签图像中以x位置为中心提取一个图像块，该图像块只包含有标签信息；然后计算该体素对应的改进后的局部二进制模式，该体素改进后的局部二进制模式对应着一个二进制的图像块；最后将以该体素为中心的标签块与该体素对应的改进后的局部二进制模式连接在一起，构成图谱体素的组合信息；
步骤3，提取待标记体素的组合信息；
首先，对待分割脑MR图像T进行初步分割获得初步分割结果图像Lest；
对于待分割脑MR图像T某一位置x处的体素，首先，在该待分割图像T的初步分割结果图像中以x位置为中提取一个图像块，该图像块只包含有标签信息；然后计算该体素对应的改进后的局部二进制模式，该体素改进后的局部二进制模式对应着一个二进制的图像块；最后将以该体素为中心的标签块与该体素对应的改进后的局部二进制模式连接在一起，构成待标记体素的组合信息；
步骤4，将从各图谱提取的体素组合信息，以列为单位，构成数据字典，利用该数据字典对待标记体素的组合信息进行稀疏表示，并获取相应的稀疏系数；
步骤5，利用所获得的稀疏系数对图谱标签进行加权融合，获得待标记体素的标签信息，从而获得脑MR图像最终的分割结果。
2.如权利要求1所述的一种基于图谱组合信息稀疏表示的多图谱标签融合方法，其特征在于：步骤1中采用非刚性配准算法将N个图谱配准到待分割脑MR图像T所在的空间，得到配准后的N个图谱，分别是{Is|s＝1,…,N}和{Ls|s＝1,…,N}，其中Is表示第s个配准后的图谱图像，Ls是与第s个配准后图谱图像对应的图谱标签图像。
3.如权利要求1或2所述的一种基于图谱组合信息稀疏表示的多图谱标签融合方法，其特征在于：步骤2和步骤3中体素对应的改进后的局部二进制模式计算如下，
在以该体素为中心的一个图像块内，将以该图像块的均值作为...
【专利技术属性】
技术研发人员：严盟，閜大海，王岌，杨智，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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