[發(fā)明專利]基于超圖模型的PET-CT多模態(tài)鼻咽癌圖像分割方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710689608.3
• 申請(qǐng)日: 2017-08-14
• 公開（公告）號(hào): CN107507195B
• 公開（公告）日: 2019-11-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王艷;潘沛克;何嘉;吳錫;周激流
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 四川大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/11
• 分類號(hào): G06T7/11;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/00
• 代理公司: 11548 北京華仲龍騰專利代理事務(wù)所(普通合伙)
• 代理人: 李靜<國(guó)際申請(qǐng)>=<國(guó)際公布>=<進(jìn)入國(guó)

本發(fā)明涉及一種基于超圖模型的PET?CT多模態(tài)鼻咽癌圖像分割方法，包括：提取鼻咽部腫瘤圖像中像素點(diǎn)的灰度信息和位置信息來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，根據(jù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建稀疏表示模型并求解得到重建系數(shù)矩陣并構(gòu)建超邊，利用高斯核模型計(jì)算數(shù)據(jù)樣本相似度作為超邊權(quán)重值，求解超邊階、頂點(diǎn)階以構(gòu)造超圖拉普拉斯矩陣；然后對(duì)鼻咽部腫瘤圖像進(jìn)行標(biāo)記同時(shí)獲得標(biāo)記向量，根據(jù)標(biāo)記向量構(gòu)建半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，再通過(guò)求解最小二乘問(wèn)題獲得最優(yōu)切向量，最后將分類結(jié)果返回至像素級(jí)別，即完成對(duì)腫瘤圖像的分割。本發(fā)明的分割方法相較于單模態(tài)的分割精度更高，同時(shí)基于稀疏表示與高斯核結(jié)合的超圖模型比其他簡(jiǎn)單圖模型或超圖模型對(duì)鼻咽部腫瘤圖像數(shù)據(jù)具有更高的分割精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于腫瘤圖像分割領(lǐng)域，尤其涉及一種基于超圖模型的PET-CT多模態(tài)鼻咽癌圖像分割方法。

背景技術(shù)

隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像分割逐漸成為一個(gè)重要的研究議題，在臨床應(yīng)用中有著重要的意義。尤其是在腫瘤圖像的處理中，對(duì)腫瘤圖像的準(zhǔn)確分割可以幫助醫(yī)生更加精準(zhǔn)地勾畫腫瘤輪廓以確定放療靶區(qū)。但傳統(tǒng)的腫瘤圖像分割方法大多針對(duì)單模態(tài)影像數(shù)據(jù)，其包含的信息較少，因此難以實(shí)現(xiàn)較高的分割精度。

腫瘤是危害人類健康的一種惡性疾病，其中頭頸部腫瘤是世界第五大常見腫瘤，而鼻咽癌作為頭頸部最常見的腫瘤，在我國(guó)屬于高發(fā)腫瘤之一，世界范圍內(nèi)約80％的鼻咽癌發(fā)生在我國(guó)，因此對(duì)鼻咽癌診療的研究具有十分重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。當(dāng)前對(duì)鼻咽癌的治療大多采用放射療法，在進(jìn)行放射性治療之前，醫(yī)生需根據(jù)病人的醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)對(duì)腫瘤病灶區(qū)域進(jìn)行人工勾畫以確定放療靶區(qū)，對(duì)腫瘤輪廓的勾畫結(jié)果直接影響到后續(xù)治療的效果，因此如何精確地分割出腫瘤區(qū)域成為鼻咽部腫瘤及其他各類腫瘤治療中的一個(gè)重要問(wèn)題。當(dāng)前對(duì)腫瘤的勾畫大多采用人工方式，這種方式費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且在很大程度上依賴醫(yī)生的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，主觀性較強(qiáng)，效果不理想。因此有研究人員開始將圖像分割的方法引入到腫瘤圖像分割的領(lǐng)域中，用以幫助醫(yī)生更精確地勾畫腫瘤區(qū)域。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像分割大都針對(duì)CT(電子計(jì)算機(jī)斷層掃描)、MRI(磁共振成像)、PET(正電子發(fā)射型計(jì)算機(jī)斷層顯像)技術(shù)獲得的單模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如基于圖的分割方法。

基于圖模型的腫瘤圖像分割當(dāng)前已有一些相關(guān)的研究成果，但這些研究大都針對(duì)的是單模態(tài)數(shù)據(jù)，利用這些單模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建簡(jiǎn)單圖模型進(jìn)行圖像分割。但是在鼻咽部腫瘤圖像分割中，由于鼻咽部腫瘤在單一的CT圖像或MRI圖像下邊界不明顯，因此僅靠單模態(tài)數(shù)據(jù)無(wú)法獲得足夠的信息，從而無(wú)法準(zhǔn)確區(qū)分鼻咽部腫瘤與正常區(qū)域，效果不理想。

針對(duì)這一問(wèn)題，有研究者開始采用多模態(tài)成像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，但早期的多模態(tài)數(shù)據(jù)是多次成像獲得的不同模態(tài)下的數(shù)據(jù)，存在圖像配準(zhǔn)問(wèn)題，加大了圖像處理的難度，同時(shí)利用多模態(tài)數(shù)據(jù)仍然構(gòu)建的是簡(jiǎn)單圖模型，簡(jiǎn)單圖模型雖然可以在一定程度上反映原始數(shù)據(jù)間的關(guān)系，但由于其邊的特性，簡(jiǎn)單圖只能反映樣本點(diǎn)間的兩兩關(guān)系而丟失了樣本間的類別、結(jié)構(gòu)關(guān)系，因此在該模型下最終的圖像分割精度依然不理想。

針對(duì)簡(jiǎn)單圖模型的缺點(diǎn)，有學(xué)者開始采用超圖模型來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行描述。超圖是簡(jiǎn)單圖模型的拓展。在簡(jiǎn)單圖模型中，一條邊對(duì)應(yīng)兩個(gè)頂點(diǎn)，而在超圖模型中，一條超邊可以包含多個(gè)頂點(diǎn)，從而保留了原始數(shù)據(jù)間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，避免了簡(jiǎn)單圖的缺點(diǎn)，因此采用超圖模型進(jìn)行圖像分割可以得到更高的分割精度。例如：利用K近鄰算法確定樣本點(diǎn)的聯(lián)系從而構(gòu)建超邊，再基于超邊得到超邊權(quán)重值，但這種方法由于K值固定，因此針對(duì)樣本分布不均勻的情況，難以得到理想的分類結(jié)果。

鼻咽癌是我國(guó)高發(fā)腫瘤之一，但目前針對(duì)鼻咽部腫瘤圖像分割的研究較少，相關(guān)研究成果效果不理想，同時(shí)目前在鼻咽腫瘤圖像分割領(lǐng)域尚未找到相關(guān)應(yīng)用超圖進(jìn)行分割的相關(guān)研究方法。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)之不足，本發(fā)明提供一種基于超圖模型的PET-CT多模態(tài)鼻咽癌圖像分割方法，所述方法包括：

步驟1：讀取待分割的多模態(tài)鼻咽部腫瘤圖像；