[發明專利]一種三維MRI半自動病灶圖像分割方法及系統

有效

• 申請號: 201810565455.6
• 申請日: 2018-06-04
• 公開（公告）號: CN108846838B
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 胡聯亭;盧龍
• 申請（專利權）人: 盧龍;胡聯亭
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/12;G06K9/62
• 代理公司: 北京金智普華知識產權代理有限公司 11401
• 代理人: 楊采良

1.一種三維MRI半自動病灶圖像分割方法，其特征在于，所述三維MRI半自動病灶圖像分割方法包括：

確定三維MRI病灶切片的范圍、三維MRI初始切片的位置，并在初始切片上劃分出初始病灶區域和初始正常區域；

進行初始切片病灶分割，使用從初始病灶區域和初始正常區域的體素中提取出的數據訓練得到分類器，然后由初始病灶區域向外擴展，得到擴展區域，并使用分類器對擴展區域中的體素進行分類，多次迭代后得到初始切片的最終病灶區域和最終正常區域；

進行切片間區域投影，將初始切片上的最終病灶區域和最終正常區域投影到相鄰的切片上，得到相鄰切片的可能病灶區域和可能正常區域，然后使用由最終病灶區域和最終正常區域中體素提取的數據訓練得到的分類器，對可能病灶區域和可能正常區域中的體素進行分類，得到相鄰切片的初始病灶區域和初始正常區域；

進行其他病灶切片病灶分割，重復切片病灶分割和區域投影的過程，將病灶切片范圍內的病灶圖像都分割出來并組合，得到整個三維MRI的病灶區域；

所述三維MRI半自動病灶圖像分割方法具體包括：

人工操作；

MRI圖像預處理；

切片病灶圖像分割；

切片間區域投影；

其他切片病灶圖像分割；

病灶圖像組合；

所述的人工操作的步驟包括：

確定病灶切片的范圍；

確定最先進行病灶分割的初始切片的位置；

在初始切片上劃分出初始病灶區域和初始正常區域

切片病灶圖像分割的方法中，根據和經過多次迭代分類得到最終病灶區域和最終正常區域

具體包括：

步驟1)：從和的體素中提取特征，提取的特征包括：體素信號強度值；體素信號強度等級；以目標體素為中心的立方體中所有體素的信號強度中值；立方體信號強度均值；立方體信號強度標準差；立方體信號強度信息熵；立方體信號強度能量；立方體信號強度最大值；立方體信號強度最小值；體素x軸坐標；體素y軸坐標；體素z軸坐標；特征提取完之后，分別為中的體素附上類別標簽1，中的體素附上類別標簽0；

步驟2)：以步驟1)中提取出的特征和標簽為訓練數據，訓練BP神經網絡分類器；

步驟3)：向外擴展，得到擴展區域首先對進行結構元素為圓形的形態學膨脹操作，然后用膨脹之后的圖像減去得

步驟4)：使用步驟2)訓練得到的分類器對中的體素進行分類，若某一體素被分類為病灶體素，則所述體素的分類分數Scⁱ就加1，若被分類為正常體素，則Scⁱ就減1，其中Scⁱ的初始值都為0；

步驟5)：將中Scⁱ大于1的體素保留，其余的體素舍去，從而得到擴展病灶區域將與合并得到病灶區域

步驟6)：迭代步驟1)到步驟5)，迭代過程中由代替，保持不變；

迭代停止的條件為

其中為第j次迭代得到的病灶區域，為第j+1次迭代得到的病灶區域，count()為計數函數，threshold為停止條件閾值；該步驟完成后得到初始切片的最終病灶區域和最終正常區域

切片間區域投影的方法包括：

步驟a)：將初始切片i上的和投影到切片i+1得到可能病灶區域和可能正常區域

步驟b)：從和的體素中提取特征，特征提取完之后，分別為中的體素附類別標簽1，中的體素附類別標簽0；

步驟c)：以步驟b)中提取出的特征和標簽為訓練數據，訓練BP神經網絡分類器；

步驟d)：使用步驟c)中訓練得到的分類器對和中的體素進行分類；將中被分類為病灶的體素留下，其余的體素舍去，然后對得到的區域進行形態學的腐蝕操作，得到將中被分類為正常的體素留下，其余的體素舍去，得到

其他切片病灶分割的方法包括：

使用切片i+1中的和進行病灶分割得到和然后投影到得到的切片i+2的和上，直到分割得到和

病灶組合的方法包括：

將切片i_min到切片i_max的最終病灶區域組合到一起得到整個病灶區域，其中L表示整個三維MRI的病灶區域，表示病灶切片i上的最終病灶區域，i_min表示病灶切片范圍內的第一張病灶切片，i_max表示病灶切片范圍內的最后一張病灶切片。

2.一種實現權利要求1所述三維MRI半自動病灶圖像分割方法的信息數據處理終端。