[發明專利]一種基于自適應閾值和模板匹配的自動胰腺分割方法

有效

• 申請號: 201710615930.1
• 申請日: 2017-07-26
• 公開（公告）號: CN107610145B
• 公開（公告）日: 2020-08-14
• 發明（設計）人: 陳宇飛;龔曉亮;杜超璘
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06T7/136
• 分類號: G06T7/136;G06T7/194;G06T7/30
• 代理公司: 上海科律專利代理事務所(特殊普通合伙) 31290
• 代理人: 葉鳳

1.一種基于自適應閾值和模板匹配的自動胰腺分割方法，其特征在于，包括如下步驟

(1)建立胰腺圖像模板，具體實施過程：

(11)選取成像質量較高的病例圖片，由有經驗的醫生進行多次的手動分割，對分割結果求平均值用于建立胰腺模板；

(12)將上述分割結果按胰頭、胰體和胰尾進行分類，建立3個模板：胰頭模板、胰體模板和胰尾模板；

(2)基于最大類間方差的自適應閾值分割，具體實施過程：

胰腺和其周圍的肝臟、血管、體液和脂肪各組織在灰度分布上存在差異，胰腺及其周圍肝臟在圖像中表現為較亮的區域，而血管、體液、脂肪這些組織灰度表現偏暗，且不同組織間有分隔，因此采用基于最大類間方差的自適應閾值分割法從圖像中分離出器官組織，并去除背景部分；算法步驟如下：

(21)對原始圖像進行歸一化處理并計算得到灰度直方圖，即具有某種灰度級的像素個數；假設圖像總像素點為N個，灰度值為i的像素點共出現了n個，則灰度級i的出現概率為P(i)＝n/N；

(22)設定閾值k將灰度直方圖分為A，B兩大類：A：P(i)≥k和B：P(i)k，計算A，B類的類間方差；

(23)讓k從1變化至255，分別計算每一次k取值對應的AB類間方差，類間方差最大時對應的閾值即為最佳閾值K；

(24)應用K值對圖像進行二值分割，即圖像灰度≥K的像素為目標區域，其余為背景；

(25)對步驟(24)獲得的目標區域采用數學形態學方法去除組織黏連，作為初分割結果；

(3)基于形狀與位置信息的區域匹配：將步驟(25)獲得的區域與模板數據進行匹配，算法步驟如下：

(31)根據胰腺切片圖像所在的層數，決定要匹配胰頭、胰體還是胰尾模板；

(32)位置匹配：步驟(25)獲得的初分割結果中包含有若干個連通區域，假設有t個連通區域，記為P＝{P₁,P₂,…P_x…,P_t}，將P_x逐個與選定的模板數據進行位置匹配，若存在交集則保留，否則拋棄，最終形成的結果為P＝{P₁,P₂,…,P_m},m≤t；

(33)形狀匹配：對P＝{P₁,P₂,…,P_m}的m個區域進行排列組合，將所有的區域組合結果和胰腺模板進行相似度匹配，選擇出形狀相似度最高的組合作為最終的胰腺分割結果，此時的相似度記為S；

(34)經步驟(33)后得到最高相似度S，當S小于一定閾值時，說明原始切片圖像質量較差，胰腺與周邊組織存在嚴重黏連，經上述步驟后得到的結果并不理想，這時需要將黏連的非胰腺部分從分割結果中去除；

(4)胰腺三維重建：

采用基于移動立方體的方法對步驟(3)獲得的最終胰腺結果進行重建，方便使用者全方位多角度的觀察胰腺。