[發(fā)明專(zhuān)利]一種從序列圖像中獲取3D結(jié)構(gòu)的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810442574.2
• 申請(qǐng)日: 2018-05-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108596152B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-07-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李偉夫;羅志成;石畏;彭江濤;李落清
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 湖北大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06T7/11
• 代理公司: 北京輕創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11212
• 代理人: 楊立;李蕾

本發(fā)明涉及一種從序列圖像中獲取3D結(jié)構(gòu)的方法，包括：步驟1，根據(jù)深度學(xué)習(xí)方法獲得序列圖像中目標(biāo)結(jié)構(gòu)的2D分割結(jié)果；步驟2，根據(jù)所述2D分割結(jié)果獲得所述目標(biāo)結(jié)構(gòu)在z方向的3D連接關(guān)系；步驟3，根據(jù)所述3D連接關(guān)系優(yōu)化所述目標(biāo)結(jié)構(gòu)的2D分割結(jié)果，獲得優(yōu)化的2D分割結(jié)果；步驟4，對(duì)所述3D連接關(guān)系和所述優(yōu)化的2D分割結(jié)果進(jìn)行交替優(yōu)化，直至收斂，獲得收斂的2D分割結(jié)果和收斂的3D連接關(guān)系；步驟5，根據(jù)所述收斂的2D分割結(jié)果和所述收斂的3D連接關(guān)系獲取3D可視化結(jié)果。本發(fā)明提供的技術(shù)方案可有效地從大體量的序列圖像中獲取目標(biāo)結(jié)構(gòu)的形態(tài)和數(shù)量。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種從序列圖像中獲取3D結(jié)構(gòu)的方法。

背景技術(shù)

序列圖像中精細(xì)結(jié)構(gòu)的檢測(cè)和分割一直是神經(jīng)計(jì)算學(xué)的研究熱點(diǎn)，對(duì)神經(jīng)環(huán)路、腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)圖譜以及類(lèi)腦智能的研究具有重要意義。因此，如何從微米尺度的生物組織中獲取精細(xì)結(jié)構(gòu)的位置、形態(tài)和數(shù)量，對(duì)于人類(lèi)了解其結(jié)構(gòu)和功能之間的聯(lián)系都有積極的實(shí)際意義。

由于序列圖像往往具有高分辨率的特性，很小的體塊就能產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，人工標(biāo)注將會(huì)是一個(gè)漫長(zhǎng)且枯燥無(wú)味的任務(wù)。為此，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理方法來(lái)代替人工標(biāo)注的研究隨之出現(xiàn)。就序列圖像中的目標(biāo)分割而言，目前主要采用如k-NN、SVM和AdaBoost等經(jīng)典算法和分類(lèi)器相結(jié)合來(lái)對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行分割。然而這些方法都是基于傳統(tǒng)的分割算法，不僅需要手工構(gòu)造特征，而且主要只能體現(xiàn)2D特性。既構(gòu)造繁瑣，又無(wú)法有效體現(xiàn)目標(biāo)結(jié)構(gòu)的3D特性。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種從序列圖像中獲取3D結(jié)構(gòu)方法。

本發(fā)明提供的一種從序列圖像中獲取3D結(jié)構(gòu)的方法包括：

步驟1，根據(jù)深度學(xué)習(xí)方法獲得序列圖像中目標(biāo)結(jié)構(gòu)的2D分割結(jié)果；

步驟2，根據(jù)所述2D分割結(jié)果獲得所述目標(biāo)結(jié)構(gòu)在z方向的3D連接關(guān)系；

步驟3，根據(jù)所述3D連接關(guān)系優(yōu)化所述目標(biāo)結(jié)構(gòu)的2D分割結(jié)果，獲得優(yōu)化的2D分割結(jié)果；

步驟4，對(duì)所述3D連接關(guān)系和所述優(yōu)化的2D分割結(jié)果進(jìn)行交替優(yōu)化，直至收斂，獲得收斂的2D分割結(jié)果和收斂的3D連接關(guān)系；

步驟5，根據(jù)所述收斂的2D分割結(jié)果和所述收斂的3D連接關(guān)系獲取3D可視化結(jié)果。

本發(fā)明提供的從序列圖像中獲取3D結(jié)構(gòu)的方法的有益效果是，輸入具有多幅圖像，也就是多個(gè)連續(xù)二維圖像層的序列圖像，首先利用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)序列圖像中的目標(biāo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行2D分割，然后利用分割結(jié)果獲取目標(biāo)結(jié)構(gòu)在3D空間z方向，也就是序列切片方向的連接關(guān)系，利用3D連接關(guān)系優(yōu)化目標(biāo)結(jié)構(gòu)的2D分割結(jié)果，并實(shí)現(xiàn)交替優(yōu)化，最后根據(jù)收斂的分割結(jié)果和連接關(guān)系獲得目標(biāo)結(jié)構(gòu)的3D可視化結(jié)果，輸出3D可視化結(jié)果可有效體現(xiàn)圖像中目標(biāo)結(jié)構(gòu)的包括形態(tài)和數(shù)量在內(nèi)的3D特性，并且在獲取過(guò)程中不需要手動(dòng)構(gòu)造特征，降低了繁瑣程度。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例的從序列圖像中獲取3D結(jié)構(gòu)的方法的流程示意圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的原理和特征進(jìn)行描述，所舉實(shí)例只用于解釋本發(fā)明，并非用于限定本發(fā)明的范圍。

如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例的從序列圖像中獲取3D結(jié)構(gòu)的方法包括：

步驟1，根據(jù)深度學(xué)習(xí)方法獲得序列圖像中目標(biāo)結(jié)構(gòu)的2D分割結(jié)果。