專利名稱：一種半自動序列圖像分割方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域，尤其涉及一種半自動序列圖像分割方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，三維醫(yī)學(xué)圖像分割用于對三維醫(yī)學(xué)圖像中的感興趣區(qū)域或者病變區(qū)域進(jìn)行分割，用于觀察和分析感興趣區(qū)域或病變區(qū)域的形態(tài)、特征和其他病理情況， 以及進(jìn)行三維醫(yī)學(xué)圖像的重構(gòu)和融合等。一般來說，大多數(shù)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法都是基于 CT (Computed Tomography,計算機(jī)斷層成像)序列圖像或者 MRI (Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像)序列圖像來進(jìn)行，目前的醫(yī)學(xué)圖像分割方法主要包括有基于閾值的醫(yī)學(xué)圖像分割方法，其基本特點是通過人工自適應(yīng)的方法來確定一個或一系列圖像灰度閾值，再對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行基于灰度閾值的二值化變換。其缺點是精確的閾值確定難度大；多區(qū)域的灰度階數(shù)大致相同的情況下，不能準(zhǔn)確判別出不同區(qū)域的特點?；趨^(qū)域生長法定醫(yī)學(xué)圖像分割方法，其基本特點是能通過交互式設(shè)置區(qū)域生長種子點，從種子點出發(fā)，迭代搜素圖像，將種子點像素相鄰的相似像素合并到種子像素所在區(qū)域。其缺點是只能對單一區(qū)域或者不具有連通性的多區(qū)域進(jìn)行分割；在圖像灰度不均勻，差異較大的情況下，會造成圖像分割和提取不準(zhǔn)確現(xiàn)象?；谥鲃虞喞Ｐ偷尼t(yī)學(xué)圖像序列分割方法，其是參數(shù)形變方法的一種，通過定義內(nèi)能量與外能量來模擬無論的力學(xué)原理，用能量最小化作為框架，達(dá)到對學(xué)歷圖像的分割。其缺點是能量特性容易陷入局部極小化，對醫(yī)學(xué)序列圖像中感興趣區(qū)域的形狀有分離或合并時，無法準(zhǔn)確跟蹤，分割和提取。水平集方法，其是一種簡單有效的計算和分析二維或三維空間中曲線和曲面運動的方法，主要是思想是將曲線曲面和圖像演化為更高維多超平面水平集，演化速度即是曲率函數(shù)?；谒郊尼t(yī)學(xué)圖像分割算法有一定的優(yōu)勢，是處理封閉運動界面隨時間演過過程中幾何拓?fù)渥兓挠行Х椒ā５壳暗尼t(yī)學(xué)圖像分割方法都包括有自動分割算法結(jié)果的不準(zhǔn)確；手動分割速度太慢的缺點。綜上可知，現(xiàn)有醫(yī)學(xué)圖像分割方法在實際使用上，顯然存在不便與缺陷，所以有必要加以改進(jìn)。

發(fā)明內(nèi)容
針對上述的缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種半自動序列圖像分割方法及系統(tǒng)， 其能夠在醫(yī)學(xué)序列圖像中快速而又準(zhǔn)確地分割出待分割目標(biāo)區(qū)域。為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種半自動醫(yī)學(xué)序列圖像的分割方法，包括步驟如下在醫(yī)學(xué)序列圖像中，選擇包含待分割目標(biāo)的初始切片圖像；根據(jù)用戶指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域；
將所述目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像，使用水平集算法迭代分割后續(xù)切片圖像，直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)，進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果。根據(jù)本發(fā)明所述的分割方法，所述根據(jù)用戶指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域的步驟包括根據(jù)用戶的目標(biāo)區(qū)域輪廓繪制指令，生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域。根據(jù)本發(fā)明所述的分割方法，所述根據(jù)用戶指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域的步驟包括接收用戶的種子點選取指令，在所述初始切片圖像中選取種子點，通過迭代將與所述種子點具有相似屬性的像素點合并生成所述目標(biāo)區(qū)域。根據(jù)本發(fā)明所述的分割方法，所述直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)的步驟包括根據(jù)用戶的終止指令判定后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)。根據(jù)本發(fā)明所述的分割方法，所述將目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像，使用水平集算法迭代分割后續(xù)切片圖像，直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)， 進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果的步驟包括A、將所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像；B、將所述初始輸入圖像作為水平集算法的零水平集輸入；C、根據(jù)邊緣停止函數(shù)獲得所述相鄰切片圖像的邊緣圖像，所述邊緣停止函數(shù)如下式
權(quán)利要求
1.一種半自動醫(yī)學(xué)序列圖像的分割方法，其特征在于，所述分割方法包括步驟如下在醫(yī)學(xué)序列圖像中，選擇包含待分割目標(biāo)的初始切片圖像；根據(jù)用戶指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域；將所述目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像，使用水平集算法迭代分割后續(xù)切片圖像，直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)，進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果ο
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分割方法，其特征在于，所述根據(jù)用戶指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域的步驟包括根據(jù)用戶的目標(biāo)區(qū)域輪廓繪制指令，生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分割方法，其特征在于，所述根據(jù)用戶指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域的步驟包括接收用戶的種子點選取指令，在所述初始切片圖像中選取種子點，通過迭代將與所述種子點具有相似屬性的像素點合并生成所述目標(biāo)區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分割方法，其特征在于，所述直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)的步驟包括根據(jù)用戶的終止指令判定后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分割方法，其特征在于，所述將目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像，使用水平集算法迭代分割后續(xù)切片圖像，直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)，進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果的步驟包括A、將所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像；B、將所述初始輸入圖像作為水平集算法的零水平集輸入；C、根據(jù)邊緣停止函數(shù)獲得所述相鄰切片圖像的邊緣圖像，所述邊緣停止函數(shù)如下式g(/)=TT^TTf其中G。表示方差為σ的高斯函數(shù)，ρ為正整數(shù)，I表示所述相鄰切片圖像；D、根據(jù)所述零水平集輸入和所述邊緣圖像，輸入最大迭代次數(shù)，并結(jié)合水平集速度函數(shù)和所述邊緣圖像進(jìn)行水平集函數(shù)演化更新速度函數(shù)；Ε、當(dāng)一個方向的后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)時，返回步驟A中目標(biāo)區(qū)域分割另一個方向的后續(xù)切片圖像，直至另一個方向的后續(xù)切片圖像中也不包括所述待分割目標(biāo)，進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的分割方法，其特征在于，所述步驟C和步驟D之間還包括邊緣檢測步驟對于切片圖像中梯度大的區(qū)域通過邊緣檢測算法直接檢測出來；對于切片圖像中梯度小的區(qū)域或者在所述切片圖像中目標(biāo)區(qū)域與周圍區(qū)域的灰度相近，首先估計相鄰兩張切片圖像之間位移的大小d，然后根據(jù)已經(jīng)計算出的初始輪廓，在輪廓曲線法向量方向分別向內(nèi)和向外收縮和擴(kuò)展d個像素大小的區(qū)域，在限定區(qū)域內(nèi)計算真實的邊界，在限定區(qū)域外部取值為無窮大。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的分割方法，其特征在于，所述邊緣檢測步驟之后還包括邊緣停止函數(shù)重新定義步驟將邊緣停止函數(shù)重新定義如下
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的分割方法，其特征在于，所述步驟D還包括根據(jù)所述邊緣停止函數(shù)的定義在梯度較大的區(qū)域趨近于零，而在梯度小的區(qū)域趨近于 1，曲線將向g(I) — 0的地方演化，達(dá)到最大迭代次數(shù)或者最小誤差時，水平集停止演化。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的分割方法，其特征在于，所述步驟D和步驟E之間還包括圖像分割審核步驟若收到用戶的圖像分割合格指令，則執(zhí)行步驟E ；若收到用戶的圖像分割不合格指令， 則對所述圖片進(jìn)行修正后返回步驟A。
10.一種實現(xiàn)如權(quán)利要求1 9任一項所述分割方法的半自動醫(yī)學(xué)序列圖像的分割系統(tǒng)，其特征在于，包括圖像選擇模塊，用于在醫(yī)學(xué)序列圖像中，選擇包含待分割目標(biāo)的初始切片圖像；目標(biāo)區(qū)域生成模塊，用于根據(jù)用戶指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域；圖像分割模塊，用于將所述目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像，使用水平集算法迭代分割后續(xù)切片圖像，直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)，進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種半自動醫(yī)學(xué)序列圖像的分割方法和系統(tǒng)，所述分割方法包括步驟有在醫(yī)學(xué)序列圖像中，選擇包含待分割目標(biāo)的初始切片圖像；根據(jù)用戶指令生成所述初始切片圖像的目標(biāo)區(qū)域；將所述目標(biāo)區(qū)域作為相鄰切片圖像的初始輸入圖像，使用水平集算法迭代分割后續(xù)切片圖像，直至后續(xù)切片圖像中不包括所述待分割目標(biāo)，進(jìn)而獲得待分割目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果。借此，本發(fā)明能夠在醫(yī)學(xué)序列圖像中快速而又準(zhǔn)確地分割出待分割目標(biāo)區(qū)域。
文檔編號G06T7/00GK102289811SQ201110236358
公開日2011年12月21日 申請日期2011年8月17日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月17日
發(fā)明者張吉帥, 楊光, 郭李云 申請人:深圳市旭東數(shù)字醫(yī)學(xué)影像技術(shù)有限公司