[發明專利]一種無須標記的有監督的腎臟動態圖像全自動分割方法

有效

• 申請號: 201810361287.9
• 申請日: 2018-04-20
• 公開（公告）號: CN108596933B
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發明（設計）人: 黃文健;張玨;王霄英;方競
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: G06T7/136
• 分類號: G06T7/136;G06K9/62;G06T7/155;G06V10/764;G06V10/774
• 代理公司: 北京萬象新悅知識產權代理有限公司 11360
• 代理人: 張肖琪

1.一種無須標記的有監督的腎臟動態圖像全自動分割方法，其特征在于，使用以下三個步驟對腎臟動態增強磁共振掃描圖像序列進行自動分割，全自動獲取腎臟皮質、髓質與腎盂三種組織區域：

S1：根據腎臟不同結構在不同時相上的亮度差異，采用圖像增強、圖像自適應閾值化方法、形態學操作自動提取腎臟整體區域以及皮質、髓質和腎盂三個組織代表性區域作為三種組織各自的種子區域，并將種子區域內所有像素賦予相應組織的類標；其中，首先選擇一張典型皮質期的圖像J1，進行圖像增強得到皮質增強圖B1、髓質腎盂增強圖B2；選擇一張典型皮髓質期的圖像J2，進行圖像增強得到皮髓質增強圖B3、腎盂增強圖B4；進一步，對B1、B2、B3、B4四張增強圖進行自適應閾值化處理,分別得到四張對應的二值圖像，即皮質二值圖像C1、髓質腎盂二值圖像C2、皮髓質二值圖像C3和腎盂二值圖像C4；最后，對二值圖像C1、C2、C3、C4采用形態學處理方法分析得到腎臟整體區域X0以及皮質、髓質和腎盂組織的代表性區域，分別為X1、X2、X3；

S2：將種子區域內所有像素點的時間信號曲線和相應的類標分別作為有監督分類模型的輸入和輸出，進行訓練得到判別模型；

S3：利用訓練好的判別模型，將腎臟整體區域內所有像素點的時間信號曲線作為輸入，得到的輸出即為每個像素點的類標，完成腎臟內三種組織的分割。

2.如權利要求1所述的全自動分割方法，其特征在于，步驟S1中的圖像增強使用curvelet變換實施圖像增強，其中，curvelet系數x經過以下形式的函數變換進行調整，S、a、b均為預設常數；

H(x)＝S*a*x*{g[(x-b)]-g[-c(x+b)]}

其中g(x)＝1/(1+e^-x)，對于亮度范圍為[0,1]的圖像，參數S的選擇范圍為[0.5,5]，參數b的選擇范圍為[0.1,0.9]，參數c的選擇范圍為[10,50]。