[發(fā)明專利]一種醫(yī)學(xué)病灶圖像的詞袋模型的構(gòu)建方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210123247.3
• 申請(qǐng)日: 2012-04-24
• 公開（公告）號(hào): CN102663446A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馮前進(jìn);陽維;黃美燕
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南方醫(yī)科大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/64
• 分類號(hào): G06K9/64;G06F17/30
• 代理公司: 廣州市天河廬陽專利事務(wù)所 44244
• 代理人: 胡濟(jì)元

1.一種醫(yī)學(xué)病灶圖像的詞袋模型的構(gòu)建方法，該方法由以下步驟組成：

(1)讀取數(shù)據(jù)庫中已勾畫出病灶輪廓的醫(yī)學(xué)病灶圖像，所讀取的醫(yī)學(xué)病灶圖像要包含每種病灶類型至少各50幅圖像，并每一幅醫(yī)學(xué)病灶圖像進(jìn)行以下處理：

(1.1)先對(duì)病灶輪廓線進(jìn)行一維高斯平滑，再分別以病灶輪廓線和病灶輪廓線的法線相交的像素點(diǎn)為起點(diǎn)，沿著病灶輪廓法線向病灶內(nèi)和病灶外各取若干數(shù)量相同的像素點(diǎn)，然后分別，以位于每一病灶輪廓法線方向上所取的像素點(diǎn)為列，按順時(shí)針或逆時(shí)針排列，以位于每一病灶輪廓法線方向上同一位置的像素點(diǎn)為行，按從病灶輪廓內(nèi)向病灶輪廓外或從病灶輪廓外向病灶輪廓內(nèi)的順序排列，得到所述醫(yī)學(xué)病灶圖像的邊界區(qū)域的變換圖像；接著，以變換圖像內(nèi)間隔為0～5個(gè)像素點(diǎn)距離的像素點(diǎn)為中心向外擴(kuò)展，獲取一系列像素點(diǎn)陣列大小為5×5、7×7或9×9的小方塊，將所述小方塊中的每一列像素點(diǎn)逆時(shí)針轉(zhuǎn)90°，再以從上到下的順序排成一行隊(duì)列，然后將每一行隊(duì)列中，位于所述變換圖像內(nèi)的像素點(diǎn)分別替換為所對(duì)應(yīng)的灰度值，位于所述變換圖像外的像素點(diǎn)的灰度值分別賦予零，得到所述病灶邊界區(qū)域的灰度值向量A1；

(1.2)在病灶區(qū)域內(nèi)自位于所述病灶輪廓線邊緣的像素點(diǎn)起，以間隔為0～5個(gè)像素點(diǎn)距離的像素點(diǎn)為中心向外擴(kuò)展，獲取一系列像素點(diǎn)陣列大小為5×5、7×7或9×9的小方塊，將所述小方塊中的每一列像素點(diǎn)逆時(shí)針轉(zhuǎn)90°，再以從上到下的順序排成一行隊(duì)列，然后將每一行隊(duì)列中，位于所述病灶輪廓線內(nèi)的像素點(diǎn)分別替換為所對(duì)應(yīng)的灰度值，位于所述病灶輪廓線外的像素點(diǎn)的灰度值分別賦予零，得到病灶區(qū)域的灰度值向量A2；

(1.3)將步驟(1.1)得到的所有醫(yī)學(xué)病灶圖像的病灶邊界區(qū)域的灰度值向量A1規(guī)為一類，將步驟(1.2)得到的所有醫(yī)學(xué)病灶圖像的病灶區(qū)域的灰度值向量A2規(guī)為另一類，然后分別對(duì)其進(jìn)行k均值聚類，得到含有由聚類中心所形成的單詞組成的病灶區(qū)域詞典和病灶邊界區(qū)域詞典；

(2)取所述數(shù)據(jù)庫中任一幅醫(yī)學(xué)病灶圖像，分別構(gòu)建病灶區(qū)域的詞袋B2和病灶邊界區(qū)域的詞袋B1；其中，

(2.1)所述病灶區(qū)域的詞袋B2的構(gòu)建方法為：以其病灶區(qū)域內(nèi)每一像素點(diǎn)為中心向外擴(kuò)展，獲取一系列大小與步驟(1.2)所述小方塊相同的小方塊，再以步驟(1.2)相同的方法得到該幅醫(yī)學(xué)病灶圖像的病灶區(qū)域的二次運(yùn)算的灰度值向量A2′，然后按所述行隊(duì)列的順序分別計(jì)算每一灰度值向量A2′與病灶區(qū)域詞典中每個(gè)單詞的歐氏距離，并把每一灰度值向量A2′量化到與其歐氏距離最小的單詞上，得到病灶區(qū)域詞典中每個(gè)單詞出現(xiàn)的頻率，該頻率數(shù)字所形成的一維向量即為該幅醫(yī)學(xué)病灶圖像的病灶區(qū)域的詞袋B2；

(2.2)所述病灶邊界區(qū)域的詞袋B1的構(gòu)建方法為：先按步驟(1.1)相同的方法對(duì)該醫(yī)學(xué)病灶圖像的病灶邊界區(qū)域進(jìn)行處理，得到邊界區(qū)域的變換圖像，以變換圖像內(nèi)每一像素點(diǎn)為中心向外擴(kuò)展，獲取一系列大小與步驟(1.1)所述小方塊相同的小方塊，再以步驟(1.1)相同的方法得到該幅醫(yī)學(xué)病灶圖像的病灶邊界區(qū)域的二次運(yùn)算的灰度值向量A1′，然后按所述行隊(duì)列的順序分別計(jì)算每一灰度值向量A1′與病灶邊界區(qū)域詞典中每個(gè)單詞的歐氏距離，并把每一灰度值向量A1′量化到與其歐氏距離最小的單詞上，得到病灶邊界區(qū)域詞典中每個(gè)單詞出現(xiàn)的頻率，該頻率數(shù)字所形成的一維向量即為該幅醫(yī)學(xué)病灶圖像的病灶邊界區(qū)域的詞袋B1；

(2.3)將表示詞袋B1和詞袋B2的兩個(gè)向量首尾連接排列成一個(gè)向量便得到該醫(yī)學(xué)病灶圖像的詞袋模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種醫(yī)學(xué)病灶圖像的詞袋模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述的小方塊的大小為7×7的像素點(diǎn)陣列。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種醫(yī)學(xué)病灶圖像的詞袋模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述的k均值聚類的k值為1000。