一种三维医学图像多尺度异构特征的提取与分类方法技术

本发明专利技术提出了一种三维医学图像多尺度异构特征的提取与分类方法，通过将张量场构建、各向异性小波核函数定义、多尺度分析和自适应聚类进行有机结合，设计了一个统一的算法来实现这些多尺度、多级别异构特征的自动提取，分别给出了算法各个要素的数学定义及其计算方法，并对特征提取和分类结果进行了相应的分析。

【技术实现步骤摘要】
一种三维医学图像多尺度异构特征的提取与分类方法
本专利技术涉及三维医学图像多尺度异构特征的提取与分类方法，具体涉及三维图像曲线、曲面、实体块等结构特征的自动提取与语义分类方法，通过将张量场构建、各向异性小波核函数定义、多尺度分析和自适应聚类进行有机结合，设计了一个统一的算法来实现这些多尺度、多级别异构特征的自动提取。
技术介绍
三维医学图像多尺度异构特征的提取与分类方法相关方面为热核理论应用、图像特征提取和基于热扩散的图像处理三个方面。在热核理论应用方面：近年来，物理上的热核和热扩散理论在计算机图形图像处理领域受到了众多研究者的青睐，已在二维流形的多尺度特征提取、平滑处理以及形状检索等方面得到了广泛应用。其中，最重要的原因是：热核天然地蕴含了多尺度的性质，并具有等距变换不变性，这对图形或图像的鲁棒特征提取具有重要意义。如：文献提出了一种尺度不变的热核信号计算方法，并将其应用于形状检索，取得了较好的效果。同时，为了提高在大规模网格模型上进行热核计算的时间效率，文献提出了一种多分辨率的计算策略来加速热核信号的计算。在图像的特征提取方面：图像的局部特征可被看作是与周围领域具有显著不同、并表本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种三维医学图像多尺度异构特征的提取与分类方法，其特征是：包含以下步骤:（1）基于三维图像局部黑塞矩阵的特征系统定义一种通用的扩散张量，该张量能够解释图像的局部几何结构，辅助曲线种子点和实体块特征的提取，并可基于扩散张量的距离度量控制线特征的自动生长；（2）基于扩散张量定义一种数据相关的各向异性小波核函数，在图像的多尺度分析过程中，用于图像的各向异性卷积计算和图像的频带分解；（3）基于点到局部拟合曲面的投影距离，采用曲线候选种子点过滤方法，有效去除由边界区域离散体素的锯齿而导致的伪种子点，同时，采用了基于CUDA的曲线并行生长算法；（4）设计了一种鲁棒的三维图像异构结构特征自动提取、分类、过滤...

【技术特征摘要】
1.一种三维医学图像多尺度异构特征的提取与分类方法，其特征是：包含以下步骤:步骤一、基于三维图像局部黑塞矩阵的特征系统定义一种通用的扩散张量，该张量能够解释图像的局部几何结构，辅助曲线种子点和实体块特征的提取，并可基于扩散张量的距离度量控制线特征的自动生长；步骤二、基于扩散张量定义一种数据相关的各向异性小波核函数，在图像的多尺度分析过程中，用于图像的各向异性卷积计算和图像的频带分解；步骤三、基于点到局部拟合曲面的投影距离，采用曲线候选种子点过滤方法，有效去除由边界区域离散体素的锯齿而导致的伪种子点，同时，采用了基于CUDA的曲线并行生长算法；步骤四、设计了一种鲁棒的三维图像异构结构特征自动提取、分类、过滤和可视化方法，其可同时处理多尺度点特征、多尺度曲面特征、多级别曲线特征和实体块特征，并在异构结构特征提取的基础上，给出了一种自适应的结构特征语义分类方法；所述的自适应的结构特征语义分类方法,具体如下：根据已经得到的曲面的几何结构，进一步进行聚类以从语义层面区分那些结构类似但因材质不同而属于不同组织的曲面；图像自带的灰度/颜色信息提供了线索；通过改进K-means算法来自适应地对曲面结构进行材质类型的聚类分析；对每一个尺度，用Si来表示曲面上相应位置的原始灰度值，聚类算法可被概括为如下几步：(1)初始化：输入一个足够大的整数Ki来指明最大可能的分类数，输入每个类别之间所允许的最大灰度差Ic、用于确定迭代是否终止的类内灰度差ε，以及最大的迭代次数Qmax，然后根据Ki、Ic，通过从Si中随机的确定每类的平均灰度值并对其进行类间差别的验证，自适应的确定实际的分类数K，K≤Ki；(2)分配类别标志：按每类的平均灰度值，以升序对其进行排列，并为每个排序后的分类赋予唯一的类别编号；(3)构建分类：对处于曲面上的每个体素，根据他们自身灰度与每类平均灰度之间的差别，为每一类选择与其差别最小的体素并将其分配到该类中；(4)分类更新：根据当前每一类别中所包...

【专利技术属性】
技术研发人员：李帅，郝爱民，秦洪，王莉莉，赵沁平，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：