[發(fā)明專利]結合感興趣區(qū)域和GrowCut算法的3D自動腦膠質瘤分割方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510374494.4
• 申請日: 2015-07-01
• 公開（公告）號: CN105046692A
• 公開（公告）日: 2015-11-11
• 發(fā)明（設計）人: 余錦華;季春紅;史之峰;陳亮;汪源源;毛穎
• 申請（專利權）人: 復旦大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 上海正旦專利代理有限公司 31200
• 代理人: 陸飛;盛志范

1.結合感興趣區(qū)域和GrowCut算法的3D自動腦膠質瘤分割方法，其特征在于具體步驟為：

（1）首先通過計算三維的參考圖像和測試圖像的歸一化直方圖，將2DBoundingBox方法^[1]拓展到3D，尋找感興趣區(qū)域，用長方體限定腦膠質瘤的大概位置；

（2）利用反射對稱性檢測方法，檢驗步驟（1）得到的結果，并修正Boundingbox方法在檢測腦膠質瘤橫跨正中矢狀面時的結果，得到更加準確的感興趣區(qū)域；

（3）將感興趣區(qū)域用于GrowCut方法中，進行種子點的自動設置，把2DGrowCut算法改進為全自動的3DGrowCut方法，通過擴散種子點得到腦膠質瘤的邊界。

2.根據(jù)權利要求1所述的3DMR大腦圖像中感興趣區(qū)域的自動提取方法，其特征在于步驟（1）的具體過程為：

（1）首先利用自動全局閾值的方法檢測腦輪廓，并用橢球進行擬合；旋轉圖像，使橢球的短軸與圖像x軸重合，再裁剪橢球外黑色背景區(qū)域，使整個大腦圖像分為左右兩個對稱的長方體；

（2）將左右兩個長方體分別看作測試圖像（I）和參考圖像(R)，首先計算z軸方向的得分函數(shù)：

(1)

其中，l是沿著z軸方向從上到下的掃描線，T(l)和B(l)是被掃描線分成的上下兩個子長方體；P_I^T(l)是圖像I在區(qū)域T(l)上的歸一化強度直方圖，P_R^T(l),P_I^B(l),和P_R^B(l)也有相似的定義，分別是圖像R在區(qū)域T(l)上的歸一化強度直方圖，圖像I在區(qū)域B(l)上的歸一化強度直方圖，圖像R在區(qū)域B(l)上的歸一化強度直方圖；BC代表歸一化兩個直方圖間的Bhattacharya系數(shù)，用來測量兩者的相似性，定義如下：

(2)

(3)

當兩個直方圖相同時，BC等于1；當兩直方圖完全不同時，BC等于0；

找到得分函數(shù)的連續(xù)區(qū)間內的最大和最小值，即對應腦膠質瘤在z軸方向的上下邊界面；

（3）對過程（1）中左右兩個對稱的長方體沿著過程（2）中找到的腦膠質瘤在z軸方向的上下邊界進行裁剪，使z軸方向的長度變小，縮小搜索范圍，再將兩個長方體分別沿著y軸順時針旋轉90⁰，重復步驟過程（2），得到腦膠質瘤在x軸方向的左右邊界面；

（4）同過程（3），將得到的兩個長方體沿著x軸方向的左右邊界面進行裁剪，再沿著x軸方向順時針旋轉90⁰，重復步驟過程（2），得到腦膠質瘤在y軸方向的前后邊界面；

經(jīng)過上述過程，得到3DMR圖像上的感興趣區(qū)域，即包含腦膠質瘤的長方體。