[發明專利]基于SVM與彈性區域生長的膝軟骨圖像自動分割方法

有效

• 申請號: 201510274795.X
• 申請日: 2015-05-26
• 公開（公告）號: CN104809740B
• 公開（公告）日: 2017-12-08
• 發明（設計）人: 王品;宋琪;李勇明;呂珊珊;王力銳;曹垚
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06K9/62
• 代理公司: 成都蓉域智慧知識產權代理事務所(普通合伙)51250
• 代理人: 陳千

1.一種基于SVM與彈性區域生長的膝軟骨圖像自動分割方法，其特征在于按照以下步驟進行：

步驟1：將膝關節MRI影像轉換為灰度圖像并進行高斯濾波；

步驟2：利用自適應Canny邊緣檢測算法檢測出5～10條邊緣線；

步驟3：對步驟2中檢測出的各條邊緣進行特征提取，提取的特征包括邊緣局部信息特征、邊緣幾何學信息特征以及邊緣鄰近體素之間的信息特征，每條邊緣線的特征參數為15～20維；

步驟4：構建SVM分類器對提取的特征參數進行邊緣分類，識別出股骨邊緣、脛骨邊緣、髕骨邊緣以及非骨邊緣；

步驟5：根據各個骨頭的位置關系和距離關系去除虛假邊緣，從而得到股骨-軟骨邊緣，脛骨-軟骨邊緣以及髕骨-軟骨邊緣；

步驟6：分別選擇股骨-軟骨邊緣下側，脛骨-軟骨邊緣上側以及髕骨-軟骨邊緣右側的20個像素點進行梯度幅值計算，然后選擇梯度幅值與方差趨于0的最大連通區域作為候選區域，從而得到股軟骨種子點候選區域、脛軟骨種子點候選區域以及髕軟骨種子點候選區域；

步驟7：在所述股軟骨種子點候選區域隨機選擇m₁個種子點，在所述股骨-軟骨邊緣與所述股軟骨種子點候選區域之間隨機選擇n₁個種子點，共同組成股軟骨種子點；在所述脛軟骨種子點候選區域隨機選擇m₂個種子點，在所述脛骨-軟骨邊緣與所述脛軟骨種子點候選區域之間隨機選擇n₂個種子點，共同組成脛軟骨種子點；在所述髕軟骨種子點候選區域隨機選擇m₃個種子點，在所述髕骨-軟骨邊緣與所述髕軟骨種子點候選區域之間隨機選擇n₃個種子點，共同組成髕軟骨種子點；

步驟8：分別以相應的種子點為中心，判斷其3*3鄰域內的非種子點是否滿足相似性準則：|f_xy-m|_(x,y∈R)＜K，其中f_xy表示坐標位置為(x,y)的點的像素值，R表示生長區域種子點3*3鄰域內各個點的坐標集合，m為生長區域所有種子點的像素均值，K為生長區域所有種子點的像素標準差；

如果有非種子點滿足相似性準則，則將該非種子點合并到種子點集合中，并執行步驟9；

如果沒有非種子點滿足相似性準則，則進入步驟10；

步驟9：更新生長區域所有種子點的像素均值m和像素標準差K，然后返回步驟8；

步驟10：結束生長并判斷是否存在重疊種子點，通過歐式距離將重疊種子點歸類，最終分割得到股軟骨、脛軟骨與髕軟骨圖像；

步驟3中每條邊緣線提取的特征參數為：

(1)邊緣線上像素點X坐標平均值

(2)邊緣線上像素點Y坐標平均值

(3)邊緣線上像素點X坐標的方差

(4)邊緣線上像素點Y坐標的方差

(5)邊緣線上像素點平均灰度值

(6)邊緣線上像素點的梯度值均值

(7)邊緣線上像素點的灰度值方差

(8)邊緣線上5*5鄰域像素點的平均灰度值

(9)邊緣線上5*5領域像素點的方差均值

(10)邊緣線上5*5鄰域像素點的灰度值方差

(11)水平投影w＝max(x)-min(x)；

(12)垂直投影h＝max(y)-min(x)；

(13)左側邊緣像素數

(14)右側邊緣像素數

(15)開口方向opendirect＝max(T_up,T_down,T_colliner)；

(16)旋轉角度angle＝abs(angle₁-angle_end)；

(17)每條邊緣線的長度n；

(18)旋轉方向

(19)水平像素數numhori＝Freeman(1)+Freeman(5)；

(20)左側邊緣數

其中L為邊緣線上像素點的坐標集合，n為邊緣線上的像素點數，A表示所有邊緣的圖像矩陣，L₅為邊緣線5*5鄰域內像素點的坐標集合，n₅為邊緣線5*5鄰域內的像素點數；T_up,T_down,T_colliner分別代表開口向上，向下，共線的比率；angle₁、angle_end分別代表邊緣的起始點與水平軸x的順時針旋轉的角度，Freeman(1)、Freeman(5)代表Freeman編碼中方向為0和4的點的數目。