[發明專利]一種圖像分割方法及系統

有效

• 申請號: 201710311691.0
• 申請日: 2017-05-05
• 公開（公告）號: CN107230211B
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 郭延恩;王曉東;沈建華
• 申請（專利權）人: 上海聯影醫療科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 劉葛

1.一種圖像分割方法，包括: 獲取圖像數據； 基于所述圖像數據，重建圖像，其中，所述圖像包括一個或多個第一邊緣，所述第一邊緣具有多個點，獲取點分類器，所述點分類器對所述第一邊緣的多個點根據圖像特征進行分類；

以及基于關聯因子矩陣獲取一個三維平均模型，其中，所述模型包括與所述一個或多個第一邊緣相對應的一個或多個第二邊緣；所述關聯因子矩陣可以標識各個腔室對所述第一邊緣的多個點的影響。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像特征包括銳利程度和所處位置。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，進一步包括獲取第一分類器，所述獲取第一分類器包括：獲取所述點分類器分類后的多個點，其中至少一部分所述分類器分類后的多個點位于第一邊緣一定范圍內；確定所述第一邊緣一定范圍內的分類器分類后的多個點為正樣本；確定所述第一邊緣一定范圍以外的分類器分類后的多個點為負樣本；對所述正樣本和負樣本進行分類；以及根據分類后的正樣本和負樣本獲得訓練后的第一分類器。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，進一步包括匹配所述模型與所述重建后的圖像；以及根據所述一個或多個第一邊緣，調整所述模型的一個或多個第二邊緣，所述調整所述模型的一個或多個第二邊緣包括： 確定所述第二邊緣上的一個參考點；確定與所述參考點相對應的目標點；以及根據所述目標點，調整所述模型的第二邊緣。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述確定與所述參考點相對應的目標點包括： 確定所述參考點的法線； 獲取步長和搜索范圍； 根據所述步長和搜索范圍，沿法線確定一個或多個候選點； 根據所述訓練后的第一分類器，確定所述一個或多個候選點對應于所述第一邊緣的概率；以及 基于所述一個或多個候選點對應于所述第一邊緣的概率，確定所述目標點。

6.一個圖像處理系統，包括: 一個存儲器，被配置為存儲數據及指令； 一個與存儲器建立通信的處理器，其中，當執行存儲器中的指令時，所述處理器被配置為： 獲取圖像數據； 基于所述圖像數據，重建圖像，其中，所述圖像包括一個或多個第一邊緣，所述第一邊緣具有多個點，獲取點分類器，所述點分類器對所述第一邊緣的多個點根據圖像特征進行分類；以及基于關聯因子矩陣獲取一個三維平均模型，其中，所述模型包括與所述一個或多個第一邊緣相對應的一個或多個第二邊緣；所述關聯因子可以標識各個腔室對所述第一邊緣的多個點的影響。

7.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述處理器被進一步配置為：所述圖像特征包括銳利程度和所處位置。

8.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述處理器被進一步配置為：獲取第一分類器，所述獲取第一分類器包括：獲取所述點分類器分類后的多個點，其中至少一部分所述分類器分類后的多個點位于第一邊緣一定范圍內；確定第一邊緣一定范圍內的分類器分類后的多個點為正樣本；確定第一邊緣一定范圍以外的分類器分類后的多個點為負樣本；對所述正樣本和負樣本進行分類；以及根據分類后的正樣本和負樣本獲得訓練后的第一分類器。

9.根據權利要求8所述的系統，其特征在于，所述處理器被進一步配置為：進一步包括匹配所述模型與所述重建后的圖像；以及根據所述一個或多個第一邊緣，調整所述模型的一個或多個第二邊緣，所述調整所述模型的一個或多個第二邊緣包括： 確定所述第二邊緣上的一個參考點；確定與所述參考點相對應的目標點；以及根據所述目標點，調整所述模型的第二邊緣。

10.根據權利要求9所述的系統，其特征在于，所述處理器被進一步配置為：所述確定與所述參考點相對應的目標點包括： 確定所述參考點的法線； 獲取步長和搜索范圍； 根據所述步長和搜索范圍，沿法線確定一個或多個候選點； 根據所述訓練后的第一分類器，確定所述一個或多個候選點對應于所述第一邊緣的概率；以及 基于所述一個或多個候選點對應于所述第一邊緣的概率，確定所述目標點。