[發明專利]基于圖像處理的椎間盤自動定位方法

有效

• 申請號: 201410546514.7
• 申請日: 2014-10-16
• 公開（公告）號: CN104318232B
• 公開（公告）日: 2018-03-30
• 發明（設計）人: 朱新建;林曉紅;閆錚;吳若愚;吳寶明
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍第三軍醫大學第三附屬醫院
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/54
• 代理公司: 重慶為信知識產權代理事務所(普通合伙)50216
• 代理人: 龍玉洪

技術領域

本發明涉及到臨床醫學技術領域，具體地說，是一種基于圖像處理的椎間盤自動定位方法。

背景技術

椎間盤的自動定位對臨床醫學有著重要意義，而對于椎間盤的定位，目前主要分為兩個方向，全自動的定位椎間盤和通過人機交互方式的半自動的定位椎間盤。手動定位的方式十分常耗時耗力，無疑會浪費醫生大量時間，因此醫學臨床上迫切的需要一種方法能夠自動定位椎間盤。但由于臨床應用所要求的準確性，現在大部分的研究工作還集中在半自動的定位方式上。

目前，胸椎和腰椎己經有了自動定位的算法，但是常常受到其他非椎間盤的噪聲的干擾，使得椎間盤的識別準確率并不高。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明的目的是提供一種能夠有效地去除其他非椎間盤的噪聲的干擾，具有較高識別準確性的椎間盤自動定位方法。

為達到上述目的，本發明表述一種基于圖像處理的椎間盤自動定位方法，其關鍵在于按照以下步驟進行：

步驟1：輸入椎間盤圖像,通過圖像預處理獲取樣本圖像；

步驟2：采用m個尺度n個方向的2D-Gabor濾波器對所述樣本圖像進行濾波處理；

步驟3：從濾波后的圖像中分別抽取反映椎間盤特點的圖像和只反映背景噪聲的圖像，各自疊加并取平均值后做差，然后采用二值化法與中值濾波法來提取目標；

步驟4：根據步驟3所得結果采用聚類算法確定出椎間盤的位置。

利用椎間盤的形狀特點和Gabor濾波器形狀濾波的特點，步驟2中所述的2D-Gabor濾波器所采用的Gabor核函數為：

其中：

σ_x為x方向的高斯函數帶寬，σ_y為y方向的高斯函數帶寬；

表示第u個方向的方向參數，u＝1～n，表示第v個尺度的頻率參數，v＝1～m,k_max是頻率上限，f是濾波器的間隔因子，i為虛數單位。

作為優選，

由于原圖尺寸較大，如果直接處理，算法計算量大，拖延了處理時間，因此，步驟1中的圖像預處理是先將MRI脊柱圖像重置為大小為512*512的灰度圖像；然后以255行，第200列為中心截取392*260大小的圖像。

根據所選擇的圖像大小以及對圖像識別的精度要求，2D-Gabor濾波器通常所選擇的尺度和方向參數為m＝3～8，n＝5～16。

本發明的顯著效果是：對比于其他定位算法，如分水嶺等，本發明采用了形狀濾波的方式，取得的結果更加準確清晰，對非椎間盤信息的抗干擾能力強；在定位過程中，即使有某一個椎間盤的定位出錯，也只是稍有偏移，對后面椎間盤的定位不會產生太大影響，整個系統魯棒性較高；同時還具有非監督、全自動的優點。

附圖說明

圖1是本發明的方法步驟圖；

圖2是MRI脊柱圖像樣本圖；

圖3是5個尺度，8個方向的2D-Gabor濾波器組的形態結構圖；

圖4是5個尺度，16個方向的2D-Gabor濾波器組的形態結構圖；

圖5是從濾波結果中提取目標的效果圖；

圖6是從濾波結果中提取小椎間盤的效果圖；

圖7是利用聚類算法計算椎間盤位置的效果圖；

圖8是利用小波系數分布圖計算椎間盤位置的效果圖；

圖9是椎間盤定位結果示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明的具體實施方式以及工作原理作進一步詳細說明。

如圖1所示，一種基于圖像處理的椎間盤自動定位方法，按照以下步驟進行：

步驟1：輸入椎間盤圖像,通過圖像預處理獲取樣本圖像。

本例中先將圖2所示的MRI脊柱圖像重置為大小為512*512的灰度圖像；然后以255行，第200列為中心截取392*260大小的圖像，從而減小處理對象，提高處理速度。

步驟2：采用m個尺度n個方向的2D-Gabor濾波器對所述樣本圖像進行濾波處理，通常m＝3～8，n＝5～16。

圖3所示為5個尺度，8個方向的2D-Gabor濾波器組的形態結構圖，圖4所示為5個尺度，16個方向的2D-Gabor濾波器組的形態結構圖，在具體實施過程中，可以根據所選對象的大小以及對圖像識別的精度需求確定具體的尺度數目和方向數目。

在本例中，選用了5個尺度，16個方向的2D-Gabor濾波器組，所采用的Gabor核函數為：

其中：