[發明專利]醫學圖像分割方法及裝置

在審

• 申請號: 201610913874.5
• 申請日: 2016-10-20
• 公開（公告）號: CN107977952A
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發明（設計）人: 馮原
• 申請（專利權）人: 馮原
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 福州市眾韜專利代理事務所(普通合伙)35220
• 代理人: 陳智雄,宋立惠

1.一種醫學圖像分割方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、確定初選聚類數目并計算各聚類中心的初始值；

步驟2、計算各聚類中心與圖像每個像素的豪斯多夫距離；

步驟3、根據聚類中心與每個像素的豪斯多夫距離和歐式距離計算每個像素的隸屬度；

步驟4、計算目標函數值，并根據隸屬度對像素重新進行聚類，計算新的聚類中心值；

重復上述步驟2-4，直至兩次目標函數值的差值小于閾值，則最后一次得到的隸屬函數即為像素分割結果。

2.如權利要求1所述的醫學圖像分割方法，其特征在于，所述聚類中心的初始值通過應用均布直方圖方法計算，所述聚類中心初始值的間隔相同。

3.如權利要求1所述的醫學圖像分割方法，其特征在于，所述計算聚類中心與圖像像素的豪斯多夫距離，包括以下步驟：

以像素為中心，選取若干鄰域區域，分別計算鄰域區域與中心的交互信息值；

選取交互信息最大值對應的鄰域作為該像素計算豪斯多夫距離的區域；

計算各聚類中心與該像素確定區域的豪斯多夫距離。

4.如權利要求3所述的醫學圖像分割方法，其特征在于，所述若干鄰域區域具體為：寬高分別為3、5、7個像素的正方形區域。

5.如權利要求3所述的醫學圖像分割方法，其特征在于，所述鄰域區域與中心的交互信息值計算公式為：其中，p(i,j為兩個圖像的聯合分布函數，p(i和p(j)分別為各自圖像的像素分布函數。

6.如權利要求3所述的醫學圖像分割方法，其特征在于，所述聚類中心與像素確定區域的豪斯多夫距離計算公式為：其中，A為聚類中心，B為像素確定區域的所有點集。

7.如權利要求1所述的醫學圖像分割方法，其特征在于，所述根據聚類中心與每個像素的豪斯多夫距離和歐式距離計算每個像素的隸屬度，計算公式為：其中，x_i為像素灰度值，v_k為聚類中心，c為聚類中心個數，α參數根據圖像的分辨率、對比度決定，m為2，||x_i-v_k||為像素與聚類中心的歐式距離，||x_i-v_k||_H為像素與聚類中心的豪斯多夫距離。

8.如權利要求1所述的醫學圖像分割方法，其特征在于，所述目標函數為：其中，n為圖像像素個數，c為聚類中心個數，x_i為像素灰度值，v_k為聚類中心，α為經驗值參數，m為2，||x_i-v_k||為像素與聚類中心的歐式距離，||x_i-v_k||_H為像素與聚類中心的豪斯多夫距離。

9.如權利要求1所述的醫學圖像分割方法，其特征在于，所述重新計算聚類中心公式為：其中x_i為像素灰度值，v_k為聚類中心，n為像素個數，m為2。

10.一種醫學圖像分割裝置，其特征在于，包括：

第一處理模塊，用于執行步驟1、確定初選聚類數目并計算各聚類中心的初始值；

第二處理模塊，用于執行步驟2、計算各聚類中心與圖像每個像素的豪斯多夫距離；

第三處理模塊，用于執行步驟3、根據聚類中心與每個像素的豪斯多夫距離和歐式距離計算每個像素的隸屬度；

第四處理模塊，用于執行步驟4、計算目標函數值，并根據隸屬度對像素重新進行聚類，計算新的聚類中心值；

第五處理模塊，用于執行重復上述步驟2-4，直至兩次目標函數值的差值小于閾值，則最后一次得到的隸屬函數即為像素分割結果。

11.如權利要求10所述的醫學圖像分割裝置，其特征在于，所述第二處理模塊，包括：

第一處理單元，用于以像素為中心，選取若干鄰域區域，分別計算鄰域區域與中心的交互信息值；

第二處理單元，用于選取交互信息最大值對應的鄰域作為該像素計算豪斯多夫距離的區域；

第三處理單元，用于計算各聚類中心與該像素確定區域的豪斯多夫距離。