基于邻域内空间取向变化的纤维状结构空间曲率特征提取的图像分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于邻域内空间取向变化的纤维状结构空间曲率特征提取的图像分析方法，用于生物组织纤维状结构的光学图像的量化分析。本发明专利技术方法可实现全自动化的像素级分辨水平的纤维状结构的空间曲率特征提取，在提高精度与准确率的同时还兼顾了优异的时间效率；本发明专利技术还利用伪彩色编码技术直观地反映生物组织的空间曲率的分布与变化情况，增强了信息可读性；本发明专利技术实现了三维图像的量化分析，相比于传统的二维分析大大增强了空间曲率参量的应用范围与潜力；通过与其他纤维状结构量化参量的结合，本发明专利技术可以实现对于生物组织更加全面与完整的理解，对于生命活动与疾病演化过程的研究与分析有着深远的意义。过程的研究与分析有着深远的意义。过程的研究与分析有着深远的意义。

【技术实现步骤摘要】
基于邻域内空间取向变化的纤维状结构空间曲率特征提取的图像分析方法


[0001]本专利技术属于生物组织的图像处理与定量表征
，具体涉及到一种基于邻域内空间取向变化的纤维状结构空间曲率特征提取的图像分析方法。

技术介绍

[0002]纤维状结构普遍存在于生物组织之中，其尺寸从分子水平一直扩展至组织水平，包括但不限于内质网、细胞微管、肌动蛋白、神经元轴突、胶原纤维与血管等。这些纤维状结构在一系列生命进程中不断发生着动态重塑，表现为形态与结构层面的细微变化，并与生物组织的发育、损伤、愈合、疾病的发生与演化密切相关。研究表明，纤维状组织的形态结构的量化表征，包括密度，空间取向，空间排列等参量，对于理解生命系统的结构与功能、细胞与基质相互作用都有着至关重要的意义，并且已经广泛地被应用于癌症、糖尿病以及心血管和神经退行性疾病的研究当中。
[0003]空间曲率是描述纤维状结构的弯曲程度另一个重要特征参量，并且与生物组织的力学特性密切相关。然而能够定量表征空间曲率的方法却非常缺乏，只有少数基于半自动化的纤维追踪技术方法，通过计算利用追踪技术得到的纤维的纵向与横向长度的比值来对纤维状结构的空间曲率进行粗略的估算，然而这样的参量几乎不能反映纤维状结构的局部曲率特征，并且其精度高度依赖于纤维追踪的结果，很有可能会受到纤维状组织的密度与直径等因素的严重影响。然而在诸如疾病演化的过程中，特别是疾病早期的阶段，纤维状组织的结构变化往往是非常细微且难以捕捉的。除此之外，目前对于纤维状结构的量化分析工具很多也只停留在二维层面，随着成像技术的发展，越来越多的生物组织的三维结构可以被清晰地揭示出来，使得量化工具需要向三维扩展。综上所述，目前亟需更加高精度、高准确率、高自动化与像素级分辨水平的并可用于三维纤维状结构的空间曲率量化方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术基于现有技术的不足，提出了一种基于邻域内空间取向变化的纤维状结构空间曲率特征提取的图像分析方法。该方法可以得到像素级别分辨率的纤维状结构的空间曲率信息，取值0
‑
1，空间曲率值越高代表越弯曲的纤维状结构，并且能够通过伪彩色编码图的方式将纤维状结构的空间曲率的信息通过不同的颜色清晰地展现出来。该方法可以对多种光学显微技术所得到的二维与三维的纤维状结构图像进行处理与分析，具有快速、简洁、精确、适用性强等优点。
[0005]本专利技术采用以下的技术方案实现：
[0006]一种基于邻域内空间取向变化的纤维状结构空间曲率特征提取的图像分析方法，包括以下步骤：
[0007]1)对于纤维状结构的二维/三维图像进行像素级空间取向的计算，对于二维图像而言，以图像的所有像素为中心分别生成包含邻域内像素的二维窗口，并且在窗口内生成
沿着不同方向的向量，接着根据窗口内图像信号的强度变化与非中心像素相对于中心像素之间的距离来对不同方向的向量进行加权，最终对所有的方向向量进行求和，该和向量的空间取向值赋予中心像素。对于三维图像而言，在图像的所有体素处生成一个包含邻域内像素的三维窗口，并沿着x，y，z方向进行投影得到三个二维图像，接着按照二维计算方法分别计算三个投影图像的空间取向，进而得到中心像素的三维取向。
[0008]2)对于纤维结构的二维/三维图像进行阈值化处理，得到二值化矩阵，0值代表背景像素，1值代表需要进行空间曲率分析的包含纤维状结构信息的像素。
[0009]3)在所有有效像素(1值像素)处生成一个二维/三维窗口，窗口内包含步骤1)所得到的空间取向信息。接着，对空间曲率进行计算，计算过程为：首先分别计算窗口中所有非中心的有效像素的空间取向值θ
n
与中心像素空间取向θ
c
的差值δ
n
，共计算N次，N为窗口中的非中心像素数，通过这样的方法来量化窗口邻域内空间取向的变化。对于纤维状结构数据，当差值δ
n
为负值或者大于90
°
时需要进行修正，当δ
n
为负值时需要取其绝对值，当δ
n
大于90
°
时需要取其补角。最终将所有的修正后的差值δ
n
进行求和，并将最后所得到数值除以N，再除以90得到最终的归一化空间曲率量值。
[0010]4)最终按照计算得到的空间曲率数值对图像进行伪彩色编码以更加清晰明了地表示空间曲率的数值，从而揭示图像中纤维状结构的弯曲程度。
[0011]上述技术方案中，进一步地，根据窗口内图像信号的强度变化与像素相对于中心像素之间的距离来对生成的不同方向的向量进行加权，具体的计算公式为：
[0012][0013]其中W为加权后的向量模值，L为非中心像素相对于中心像素的平均距离，a
i
为不同向量方向上的像素信号强度值，为所有向量方向上像素信号的平均值。
[0014]与
技术介绍
相比，本专利技术的有益效果有：
[0015]1.与半自动的纤维追踪技术相比，本专利技术可以完全自动地计算图像中的纤维状结构的空间曲率而不会受到纤维提取的精度的影响，提高了空间曲率参量的可靠性。
[0016]2.本专利技术所提出的方法可以对二维与三维的图像进行处理，相对于
技术介绍
中的纤维提取技术只能对二维图像进行计算，本专利技术提出的方法可以更完整地分析三维成像所提供的纤维状组织的结构信息，应用场景十分广泛。本专利技术方法可以实现对于生物组织更加全面与完整的理解，对于生命活动与疾病演化过程的研究与分析有着深远的意义。
[0017]3.与
技术介绍
中通过计算追踪得到的纤维的纵向与横向长度比值来对空间曲率进行量化的技术相比，本专利技术可以得到像素/体素分辨率级别的空间曲率信息。对于前者而言，一条完整的纤维组织只能得到一个单一参量来描述纤维状结构整体的弯曲程度，而本专利技术提出的方法则可以对一条纤维状组织的各个位点进行独立的空间曲率表征，从而可以更加精确，精准地对纤维状结构进行解析。
[0018]4.纤维追踪技术往往有着较高的计算成本，而本专利技术提出的算法拥有较高的时间效率，可以在不到一分钟的时间内对一幅512
×
512
×
100尺寸的三维图像完成空间曲率的计算，使其拥有成为实时临床辅助诊断工具的潜力。
[0019]5.本专利技术使用的伪彩色编码技术可以通过不同颜色更加清晰地展示不同的空间
曲率信息，使得有关空间曲率的分布与变化的信息更加容易被使用者所获得，与
技术介绍
相比拥有更强的信息可读性。
附图说明
[0020]图1为空间曲率的计算过程示意图：图1(a)为纤维状结构
‑
背景的二值化矩阵，图中白色像素(1值)为纤维像素，而黑色像素(0值)则为背景像素；图1(b)为纤维状结构的空间取向的伪彩色编码图；图1(c)为图1(a)中生成的二值化窗口；图1(d)为图1(b)中生成的窗口，窗口内包含一个邻域内的空间取向信息，箭头代表空间取向值；图1(e)为空间曲率的计算过程流程图；图1(f)为二维空间曲率彩色编码图；图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于邻域内空间取向变化的纤维状结构空间曲率特征提取的图像分析方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对于纤维状结构图像进行像素级空间取向的计算，得到图像中所有像素的空间取向；(2)对纤维结构图像进行阈值化处理，得到二值化矩阵；(3)在所有有效像素处生成一个窗口，根据窗口内的空间取向信息对图像中所有像素的空间曲率进行计算，得到窗口内中心像素的归一化空间曲率量值；(4)根据得到的归一化空间曲率量值对图像进行伪彩色编码来表示空间曲率的数值。2.根据权利要求1所述的一种基于邻域内空间取向变化的纤维状结构空间曲率特征提取的图像分析方法，其特征在于，所述的步骤(1)中，所述的纤维状结构图像为二维/三维图像；对于二维图像，以图像中所有的像素为中心生成包含邻域内像素的二维窗口，并且在窗口内生成沿着不同方向的加权向量，最终对所有方向的加权向量进行求和，得到的和向量的空间取向值赋予中心像素；对于三维图像，以图像中所有体素为中心生成一个包含邻域内像素的三维窗口，并沿着x，y，z方向进行投影得到三个二维图像，接着按照二维图像的计算方法分别计算三个投影图像的空间取向，进而得到中心体素的三维取向。3.根据权利要求2所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘智毅，钱书豪，孟佳，丁志华，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：