【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种医学图像分割方法。特别是涉及一种具有无需人工干预、能够快速准确地自动分割出目标组织的特性的。
技术介绍
图像分割是图像处理、图像分析和计算机视觉等领域经典的研究课题之一，也是难点之一，其目的是将图像分成各具特性的区域并将目标从背景和噪声中分离出来，从而为后续的定量、定性分析提供基础支持。由于各种图像，尤其是医学图像的方式各异，过程中又不可避免地引入一定的随机噪声，再加上图像中感兴趣目标的形态和强度差别很大，至今还没有一种通用的方法适合于所有图像的分割。MRI (核磁共振,Magnetic ResonanceImaging)是目前非常重要的一种临床影像诊断方法。MRI利用核磁共振原理，依据所释放的能量在物质内部不同结构环境中不同的衰减，通过外加梯度磁场检测所发射出的电磁波，即可得知构成这一物体原子核的位置和种类，据此可以绘制成物体内部的结构图像。自从MRI技术用于人体内部结构的以来，在医学界产生了一系列革命性诊断方法，极大地推动了医学、神经生理学和认知神经科学的迅速发展。MRI技术对软组织有较好的分辨力，已经成为了临床中不可缺少的一种手段。然而，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种软组织核磁图像的自适应外力水平集自动分割方法，其特征在于包括如下步骤 .1)在交互式操作情况下，对人体软组织核磁共振序列二维医学图像按照图像序列和输入的灰度阈值进行初始轮廓框选，选取符合灰度阈值的目标区域组织； .2)对二维软组织核磁共振图像进行二维空间内的高斯滤波平滑，并计算平滑后图像的梯度信息，首先采用高斯核函数对原始图像进行平滑滤波，去掉图像背景中的高频噪声，然后计算平滑滤波后图像的梯度信息； .3)设置曲线演化引导函数，使演化曲线根据初始框选轮廓的形状自适应调整演化方向； .4)设置边界停止函数，开始曲线演化运算，如果演化曲线收敛到目标边界，则分割结束；否则返回步骤3)的曲线演化，继续进行迭代，如果演化曲线越过目标区域边界进入下一步骤； .5)如果演化曲线越过目标区域边界，则对边界停止函数参数进行调整，然后返回步骤.3)曲线演化，重新迭代，直到演化曲线收敛到目标区域边界为止。2.根据权利要求I所述的一种软组织核磁图像的自适应外力水平集自动分割方法，其特征在于，步骤I)所述的初始轮廓只需要包含任意目标区域像素点，初始轮廓的形状可随意选取。3.根据权利要求I所述的一种软组织核磁图像的自适应外力水平集自动分割方法，其特征在于，步骤2)所述的计算平滑后图像的梯度信息是 原始图像函数为I (x，y)，高斯核函数为G。，4.根据权利要求I所述的一种软组织核磁图像的自适应外力水平集自动分割方法，其特征在于，步骤3)所述的曲线演化引导函数是根据实际图像中物体边缘处两侧二阶微分符号相反，一阶微分的极值点对应于二阶微分中的零交叉点的特性而提出的，根据这一特性，定义水平集曲线演化引导函数 f indicator (I) = kgsignd'7 ) g (const+1 ...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏高峰，田丰，孙秋明，倪爱娟，谢新武，秦晓丽，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事医学科学院卫生装备研究所，
类型：发明
国别省市：
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