基于多阈值分割的胃部CT影像分割方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于多阈值分割的胃部CT影像分割方法，该方法包括：对胃部CT图像的灰度图像进行分割得到胃部非淋巴组织区域，采集区域周围的特征像素点，以特征像素点或者待分析像素点为中心构建设定尺寸的窗口，根据窗口内像素点与其邻域像素点的灰度值获得像素点的特征值参数；根据特征值参数以及像素点的灰度值，得到特征像素点或者待分析像素点的淋巴特征值；根据特征像素点和待分析像素点的淋巴特征值得到特征像素点与待分析像素点之间的关联程度；根据关联程度确定待分析像素点的淋巴置信度；将淋巴置信度作为修正系数对待分析像素点进行分割得到胃部区域。本发明专利技术能够获得较为准确的胃部分割结果。结果。结果。

【技术实现步骤摘要】
基于多阈值分割的胃部CT影像分割方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于多阈值分割的胃部CT影像分割方法。

技术介绍

[0002]伴随着人体医学成像技术的迅猛发展，医学图像在临床医学诊断中发挥着越来越重要的作用。医学图像的出现使得医生利用医学图像进行病情判断成为病情分析过程中关键的一环，而医生的经验对病情分析结果影响较大。现如今，通过图像处理等手段对医学图像进行处理，以辅助医生进行医学诊断。
[0003]对医学图像进行图像处理的基础就是对需要进行诊断的部分进行区域的划分，而医学图像分割一直是医学图像处理领域的关键与难题，其分割质量决定了后续图像处理工作的准确性。在实际中，对胃部CT图像进行图像分割的过程中，由于胃壁周围存在一部分淋巴组织，边缘形状不规则，且淋巴组织附近有血管和其他脏器等噪声的干扰。利用现有的Niblack算法对胃部CT进行分割时，由于该算法采用固定的常数作为修正系数，图像分割结果受固定的参数影响较大，使得利用该方法对胃部CT图像进行胃部分割的结果并不准确。

技术实现思路

[0004]为了解决对胃部CT图像进行胃部分割的结果并不准确的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于多阈值分割的胃部CT影像分割方法，所采用的技术方案具体如下：获取胃部CT图像的灰度图像，对灰度图像进行分割得到胃部非淋巴组织区域；根据胃部非淋巴组织区域的边缘像素点采集区域周围的特征像素点；将除胃部非淋巴组织区域和特征像素点之外的其他像素点记为待分析像素点；以特征像素点或者待分析像素点为中心构建设定尺寸的窗口，根据窗口内像素点与其邻域像素点的灰度值获得像素点的特征值参数；根据窗口内像素点的特征值参数之间的差异以及像素点的灰度值，得到特征像素点或者待分析像素点的淋巴特征值；根据特征像素点的淋巴特征值和待分析像素点的淋巴特征值得到特征像素点与待分析像素点之间的关联程度；根据关联程度确定待分析像素点的淋巴置信度；将淋巴置信度作为修正系数对待分析像素点进行分割得到胃部区域。
[0005]优选地，所述淋巴特征值的获取方法具体为：对于任意一个特征像素点或者待分析像素点对应的窗口，将窗口内每行像素点的特征值参数构成行特征值序列，将窗口内每列像素点的特征值参数构成列特征值序列；分别计算任意两个行特征值序列之间的差异距离，将所有任意两个行特征值序列之间的差异距离的均值记为第一特征均值；分别计算任意两个列特征值序列之间的差异距离，将所有任意两个列特征值序列之间的差异距离的均值记为第二特征均值；计算第一特征均值与第二特征均值之间的和值；将窗口内所有像素点的灰度值的均值记为灰度均值，计算窗口内每个像素点的灰
度值与灰度均值之间的差值的绝对值，对所述差值的绝对值进行累加，以所述和值与累加获得的累加值之间的比值作为特征像素点或者待分析像素点的淋巴特征值。
[0006]优选地，所述像素点的特征值参数的获取方法具体为：对于窗口内任意一个像素点，对该像素点的邻域像素点按照设定顺序进行标号，将像素点的灰度值与邻域像素点的灰度值之间的最大差异对应的邻域像素点的标号，记为窗口内像素点的特征值参数。
[0007]优选地，所述根据胃部非淋巴组织区域的边缘像素点采集区域周围的特征像素点具体为：获取胃部非淋巴组织区域的质心，分别在质心到胃部非淋巴组织区域的每个边缘像素点的连线的延长线上靠近边缘像素点的一侧获取设定数量的像素点，记为特征像素点。
[0008]优选地，所述根据特征像素点的淋巴特征值和待分析像素点的淋巴特征值得到特征像素点与待分析像素点之间的关联程度具体为：对于任意一个特征像素点和任意一个待分析像素点，将两者的淋巴特征值的较小值与两者的淋巴特征值的较大值之间的比值作为所述关联程度。
[0009]优选地，所述根据关联程度确定待分析像素点的淋巴置信度具体为：对于任意一个待分析像素点，将待分析像素点与所有特征像素点对应的关联程度的中位数的归一化值记为待分析像素点的淋巴置信度。
[0010]优选地，所述差异距离为DTW距离。
[0011]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：本专利技术首先对胃部CT图像的灰度图像进行分割得到胃部非淋巴组织区域，通过初步分割将胃部较为清晰的非淋巴组织分布分割出来，进而根据该区域的边缘像素点采集区域周围的特征像素点，即通过考虑淋巴组织与该区域之间的位置分布特征，进而获取表征为淋巴组织部分的特征像素点；然后分别对特征像素点和其他部分的待分析像素点进行分析，构建窗口，计算窗口内像素点的特征值参数，反映了窗口内像素点的灰度变化情况，根据窗口内像素点的特征值参数之间的差异以及像素点的灰度值，得到淋巴特征值，考虑了淋巴组织分布均匀和较为清晰的特性，利用淋巴特征值表征待分析像素点或者特征像素点属于胃部淋巴组织部分的可能性；进一步的，根据特征像素点的淋巴特征值和待分析像素点的淋巴特征值得到特征像素点与待分析像素点之间的关联程度，反映了待分析像素点与特征像素点之间的相似度，根据关联程度确定待分析像素点的淋巴置信度，将淋巴置信度作为自适应阈值分割时对应的修正系数，对待分析像素点进行分割得到较为准确的胃部区域，分割效果更加精确。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0013]图1是本专利技术的一种基于多阈值分割的胃部CT影像分割方法的方法流程图。
具体实施方式
[0014]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于多阈值分割的胃部CT影像分割方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0015]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0016]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种基于多阈值分割的胃部CT影像分割方法的具体方案。
[0017]实施例：请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种基于多阈值分割的胃部CT影像分割方法的方法流程图，该方法包括以下步骤：步骤一，获取胃部CT图像的灰度图像，对灰度图像进行分割得到胃部非淋巴组织区域；根据胃部非淋巴组织区域的边缘像素点采集区域周围的特征像素点；将除胃部非淋巴组织区域和特征像素点之外的其他像素点记为待分析像素点。
[0018]首先，采集胃部CT图像，对胃部CT图像进行灰度化处理，并对灰度化处理后的图像进行直方图均衡，增强图像中的对比度和细节，进而对图像进行去噪处理，得到灰度图像，减少噪声对图像的干扰。其中，对图像进行灰度化以及去噪处理的方法是多种多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多阈值分割的胃部CT影像分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取胃部CT图像的灰度图像，对灰度图像进行分割得到胃部非淋巴组织区域；根据胃部非淋巴组织区域的边缘像素点采集区域周围的特征像素点；将除胃部非淋巴组织区域和特征像素点之外的其他像素点记为待分析像素点；以特征像素点或者待分析像素点为中心构建设定尺寸的窗口，根据窗口内像素点与其邻域像素点的灰度值获得像素点的特征值参数；根据窗口内像素点的特征值参数之间的差异以及像素点的灰度值，得到特征像素点或者待分析像素点的淋巴特征值；根据特征像素点的淋巴特征值和待分析像素点的淋巴特征值得到特征像素点与待分析像素点之间的关联程度；根据关联程度确定待分析像素点的淋巴置信度；将淋巴置信度作为修正系数对待分析像素点进行分割得到胃部区域。2.根据权利要求1所述的一种基于多阈值分割的胃部CT影像分割方法，其特征在于，所述淋巴特征值的获取方法具体为：对于任意一个特征像素点或者待分析像素点对应的窗口，将窗口内每行像素点的特征值参数构成行特征值序列，将窗口内每列像素点的特征值参数构成列特征值序列；分别计算任意两个行特征值序列之间的差异距离，将所有任意两个行特征值序列之间的差异距离的均值记为第一特征均值；分别计算任意两个列特征值序列之间的差异距离，将所有任意两个列特征值序列之间的差异距离的均值记为第二特征均值；计算第一特征均值与第二特征均值之间的和值；将窗口内所有像素点的灰度值的均值记为灰度均值，计算窗口内每个像素点的灰度值与灰度均值之间的差值的绝对值，对所述差值的绝对值进行累加，以所述和值与...

【专利技术属性】
技术研发人员：李全辉，
申请(专利权)人：山东大学第二医院，
类型：发明
国别省市：