一种医学图像分割方法技术

一种医学图像分割方法，步骤包括：步骤S1：获取原始图像org，并转换成灰度图gray；步骤S2：将图像分割成背景区域与前景区域，并得到前景区域与背景区域的掩码图mask；步骤S3：将掩码图mask分成nxn的小块，计算每个nxn小块的邻近区域mxm的前景掩码值的个数h，其中n、m均为自然数；步骤S4：根据前景掩码值的个数h、nxn块所处的位置、总计算区域的大小，判断该nxn块是否为前景区域。若nxn区域判断为前景区域，则将整个nxn区域廍设置为前景区域，否则全部设置为背景区域。步骤S5：得到分割掩码图mask2。本发明专利技术具有能合理控制图像失真情况、有效提升压缩率、进而提高医学图像分析精确性等优点。进而提高医学图像分析精确性等优点。进而提高医学图像分析精确性等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种医学图像分割方法


[0001]本专利技术主要涉及到医学图像处理
，特指一种医学图像分割方法。

技术介绍

[0002]现代医学往往诊断过程中使用到各种各样的医学图像，但是在对医学图像进行分析时，对图像的真实性、精确性要求极高，图像中几个像素的改变就可能直接影响到分析结果。
[0003]目前，医疗图像的压缩往往采用无损的压缩算法，压缩率较低，这样就造成了图像的传输与存储成本较大。而传统技术中主流的图像平滑压缩算法由于采用了DCT、量化等压缩技术，无法估计像素值的失真情况，导致影响分析结果。
[0004]在图像压缩解码的处理过程中，如何能够正确的分割出关键图像的区域是进行图像压缩的一个关键。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供一种能合理控制图像失真情况、有效提升压缩率、进而提高医学图像分析精确性的医学图像分割方法。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]一种医学图像分割方法，其步骤包括：
[0008]步骤S1：获取原始图像org，并转换成灰度图gray；
[0009]步骤S2：将图像分割成背景区域与前景区域，并得到前景区域与背景区域的掩码图mask；
[0010]步骤S3：将掩码图mask分成nxn的小块，计算每个nxn小块的邻近区域mxm的前景掩码值的个数h，其中n、m均为自然数；
[0011]步骤S4：根据前景掩码值的个数h、nxn块所处的位置、总计算区域的大小，判断该nxn块是否为前景区域。若nxn区域判断为前景区域，则将整个nxn区域廍设置为前景区域，否则全部设置为背景区域。
[0012]步骤S5：得到分割掩码图mask2。
[0013]作为本专利技术的进一步改进：所述步骤S2中，用阈值分割法进行分割。
[0014]作为本专利技术的进一步改进：所述步骤S3中，将nxn的区域上下左右分别扩边一定数量的像素，得到一个扩展后的区域。
[0015]作为本专利技术的进一步改进：所述步骤S4中，设定h的阈值，通过计算扩展后区域中为前景点的像素的个数h，与预设的阈值进行比较，若h大于阈值，则设置原nxn区域所有像素为前景；若h小于或等于阈值，则设置原nxn区域所有像素为背景。
[0016]作为本专利技术的进一步改进：所述步骤S3中将掩码图mask分成8x8、4x4、16x16、32x32中任意一种方式的小块，计算每个8x8小块的邻近区域4x4、8x8、16x16、32x32中任意
一种方式的前景掩码值的个数h。
[0017]作为本专利技术的进一步改进：当掩码图mask分成8x8时，8x8块若在中间位置则阈值取0.05*16*16，其他位置阈值则取0.1*16*16。
[0018]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：本专利技术的医学图像分割方法，采用有损压缩与无损压缩相结合的图像压缩算法，能够合理控制图像失真情况，有效提升了压缩率，而且不影响医学图像分析结果。本专利技术得到的图像能够完全覆盖感兴趣区域的每一个像素，从而保证感兴趣区域的纹理不会因为压缩的误差造成边缘的图像特性改变。
附图说明
[0019]图1是本专利技术方法的流程示意图。
[0020]图2是本专利技术在具体应用实例中的具体流程示意图。
[0021]图3是本专利技术在具体应用实例的实验1中的org示意图。
[0022]图4是本专利技术在具体应用实例的实验1中的mask示意图。
[0023]图5是本专利技术在具体应用实例的实验1中的mask2示意图。
[0024]图6是本专利技术在具体应用实例的实验1中的org示意图。
[0025]图7是本专利技术在具体应用实例的实验1中的mask示意图。
[0026]图8是本专利技术在具体应用实例的实验1中的mask2示意图。
具体实施方式
[0027]以下将结合说明书附图和具体实施例对本专利技术做进一步详细说明。
[0028]如图1和图2所示，本专利技术的一种医学图像分割方法，其步骤包括：
[0029]步骤S1：获取原始图像org，并转换成灰度图gray；
[0030]步骤S2：将图像分割成背景区域与前景区域，并得到前景区域与背景区域的掩码图mask(遮罩图像)；
[0031]步骤S3：将掩码图mask分成nxn的小块，计算每个nxn小块的邻近区域mxm的前景掩码值的个数h。其中n、m均为自然数。
[0032]步骤S4：根据前景掩码值的个数h、nxn块所处的位置、总计算区域的大小，判断该nxn块是否为前景区域。若nxn区域判断为前景区域，则将整个nxn区域廍设置为前景区域，否则全部设置为背景区域。
[0033]步骤S5：以上步骤处理后，最终得到分割掩码图mask2。
[0034]在具体应用实例中，所述步骤S2中，本专利技术可以选择用阈值分割法或其他等传统分割方法均可。
[0035]在具体应用实例中，所述步骤S3中将掩码图mask分成8x8(当然也可以也可以为4x4、16x16、32x32等)的小块，计算每个8x8小块的邻近区域4x4(当然也可以为8x8、16x16、32x32等)的前景掩码值的个数h。
[0036]在具体应用实例中，所述步骤S3中，将nxn的区域上下左右分别扩边一定数量，从而得到一个扩展后的区域。如，本实例中8x8的区域内4x4的前景掩码个数的计算区域为以8x8块为中心，上下左右各扩展4个像素，扩展后的总计算区域为16x16，即8x8块为中心上下左右各扩展4个像素。
[0037]在具体应用实例中，所述步骤S4中，本例中区域大小为16x16，设定h的阈值，通过计算扩展后区域中为前景点的像素的个数h，与预设的阈值进行比较，若h大于阈值，则设置原nxn区域所有像素为前景；若h小于或等于阈值，则设置原nxn区域所有像素为背景。
[0038]在具体应用实例中，上述实例中，8x8块若在中间位置则阈值取0.05*16*16，其他位置阈值则取0.1*16*16，h大于阈值则判断为前景区域，否则判断为背景区域。若8x8区域判断为前景区域，则将整个8x8区域廍设置为前景区域，否则全部设置为背景区域。
[0039]本专利技术在具体的实验当中对医学图像进行了分割处理，参见图3、图4和图5所示的实验1，以及参见图6、图7和图8的具体应用实例。图中，其中，org为原始图，mask为传统分割算法得到的遮罩图，mask2为传统分割算法经过本专利技术处理得到的遮罩图。从图中可以看出，mask2有更大的区域，能够完全覆盖感兴趣区域的每一个像素，从而保证感兴趣区域的纹理不会因为压缩的误差造成边缘的图像特性改变。
[0040]以上仅是本专利技术的优选实施方式，本专利技术的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本专利技术思路下的技术方案均属于本专利技术的保护范围。应当指出，对于本
的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术原理前提下的若干改进和润饰，应视为本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医学图像分割方法，其特征在于，步骤包括：步骤S1：获取原始图像org，并转换成灰度图gray；步骤S2：将图像分割成背景区域与前景区域，并得到前景区域与背景区域的掩码图mask；步骤S3：将掩码图mask分成nxn的小块，计算每个nxn小块的邻近区域mxm的前景掩码值的个数h，其中n、m均为自然数；步骤S4：根据前景掩码值的个数h、nxn块所处的位置、总计算区域的大小，判断该nxn块是否为前景区域。若nxn区域判断为前景区域，则将整个nxn区域廍设置为前景区域，否则全部设置为背景区域；步骤S5：得到分割掩码图mask2。2.根据权利要求1所述的医学图像分割方法，其特征在于，所述步骤S2中，用阈值分割法进行分割。3.根据权利要求1所述的医学图像分割方法，其特征在于，所述步骤S3中，将nxn的区域上下左右分别扩边一定数...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄文静，李根，黄利磊，徐霞丽，袁梦兮，冯博伦，毛海波，黄能超，
申请(专利权)人：人和未来生物科技长沙有限公司，
类型：发明
国别省市：