[發明專利]一種中心矢狀面的提取方法

有效

• 申請號: 201310007904.2
• 申請日: 2013-01-09
• 公開（公告）號: CN103914826B
• 公開（公告）日: 2017-11-28
• 發明（設計）人: 曹春生;鄧利芳
• 申請（專利權）人: 上海聯影醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/66
• 分類號: G06T7/66
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種醫學掃描圖像的處理方法，尤其涉及一種中心矢狀面的提取方法。

背景技術

中心矢狀面(mid-sagittal plane，MSP)是醫學圖像處理領域經常使用的一個平面，該平面是一個通過身體腹部與背部的垂直平面。通過所述中心矢狀面將身體分成對稱的左右兩部分。提取初次掃描的3D醫療圖像的中心矢狀面是確定再次掃描方向的前提。

文獻1：Babak A.Ardekani，etc，‘Automatic Detection of theMid-Sagittal Plane in 3-D Brain Images’，IEEE transactions on medicalimaging，vol.，16，N).6，December 1997提供的中心矢狀面提取方法，采用單純形下降法優化求解了三維頭部圖像的中心矢狀面方程MSP，代價函數選取為互相關函數。考慮到醫學圖像的復雜性，并且代價函數一般為MSP中心矢狀面方程參數的非線性函數，單純形法是求解線性規劃問題的常用方法，所以用于求MSP中心矢狀面方程并不是非常適合的。

文獻2：Bhanu Prakash K.N.，‘Locating a Mid-Sagittal Plane’，United States Patent Application Publication，Application number：US2007/0276219 A1提供的中心矢狀面提取方法，通過用優化方法尋找相互正交的三個面，其中第一個平面為所求的中心矢狀面。代價函數選取三個面與各自相平行的臨近數個面對應點的灰度熵值，同樣采用了基于單純形的Nelder-Mead優化方法，并且需要統計三個平面附件的熵值，計算量大。

文獻3：Yiwen Wang et al，‘System and method for consistentdetection of mid-sagittal planes for magnetic resonance brain scans’，United States Patent Application Publication，Application number：US2011/7986823B2提供的中心矢狀面提取方法，為了保證從多次掃描檢測出的中心矢狀面的一致性(consistent)，把醫生或者設備操作者標定的中心矢狀面作為金標準，然后以互信息為代價函數衡量自動檢測的中心矢狀面同金標準的差異。實現上需要專家檢測中心矢狀面，如果不同病人的MSP第一次掃描，則均需人工檢測時，操作上會非常麻煩。

發明內容

本發明解決的問題是提供一種中心矢狀面的提取方法，用以簡單快捷地提取中心矢狀面。為了解決上述問題，本發明提供了一種中心矢狀面的提取方法，包括：

提供醫學圖像及矢狀面方程，所述矢狀面方程包括至少一個待定系數，所述待定系數通過梯度下降法迭代確定，以確定中心矢狀面方程，實現中心矢狀面的提取；

其中對任一次所述迭代包括：獲取當前系數，通過所述當前系數對應的當前矢狀面將所述醫學圖像分為兩部分；獲取所述兩部分灰度的均方差測度函數，及計算所述均方差測度函數對所述系數的偏導數，用以迭代系數；迭代后的系數作為下一次迭代的當前系數。

可選的，對于第一次迭代，通過對所述系數進行初始化，以獲得所述當前系數；對于第一次后的迭代，將上一次迭代后獲得的系數作為當前系數。

可選的，所述梯度下降法包括：提供初始的修正步長，并通過設置松弛因子降低所述修正步長，以迭代所述修正步長。

可選的，還包括：提供步長閾值和最大迭代次數，當所述修正步長不大于所述步長閾值，或者所述迭代次數達到所述最大迭代次數，所述迭代終止，并提取當前迭代后的系數對應的矢狀面為中心矢狀面。

可選的，所述初始修正步長的范圍為0.01～0.03，所述松弛因子的范圍為0.6～0.8，所述步長閾值的范圍為所述初始修正步長的0.5％～1.5％，所述最大迭代次數的范圍為50～150。

可選的，所述初始修正步長為0.02，所述松弛因子為0.6，所述步長閾值為所述初始修正步長的1％，所述最大迭代次數為100次。

可選的，所述均方差測度函數為I(p_i)和I(R(p_i))為分別位于所述當前矢狀面兩側互對稱的像素點p_i和R(p_i)的灰度值，L為所述當前矢狀面的任一部分像素點p_i集合。