[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

本發明屬于醫學圖像處理技術領域，公開了一種三維MRI半自動病灶圖像分割方法及系統，通過觀察MRI三維圖像確定病灶切片的范圍、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；初始切片病灶分割，使用分類器對擴展區域中的體素進行分類，多次迭代之后得到初始切片的最終病灶區域和最終正常區域；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，得到相鄰切片的初始病灶區域和初始正常區域；其他切片病灶分割，即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都分割出來，并將其組合得到整個病灶區域；經過上述操作，本發明即可得到三維MRI的病灶圖像。

技術領域

本發明屬于醫學圖像處理技術領域，尤其涉及一種三維MRI半自動病灶圖像分割方法及系統。

背景技術

目前，業內常用的現有技術是這樣的：

磁共振成像(MRI)能夠清晰的顯示軟組織結構，同時很好的區分各種組織和病灶，因此已經成功的運用到了全身各個系統的診斷治療之中。針對各種疾病的檢測與治療，例如腦中風的再灌注治療以及乳腺癌、肺癌等癌癥的早期檢測和放射治療等都需要對病灶區域進行快速精確的分割，然而人工對病灶進行手動分割需要花費大量的時間和精力，且分割的精度受醫生職業能力、經驗等主觀因素的影響。近些年來，基于醫學影像的計算機輔助診斷(Computer Aided Detection，CAD)技術飛速發展，因此開發出高精度的自動或者半自動MRI病灶分割方法及系統就越來越受到研究者的關注。

綜上所述，現有技術存在的問題是：

研究者們提出了大量的針對MRI病灶分割的自動方法，但這些方法都未能解決到以下幾點：

(1)近年來，新提出的MRI病灶分割方法大多都是基于機器學習的全自動方法，研究者們希望不在人為干預的情況下，機器學習能夠解決病灶分割過程中的所有問題，但從這些方法的分割效果來看，還遠遠達不到臨床應用的水平。同時這也是相應的病灶分割系統無法落地應用的原因。

(2)目前的MRI病灶分割方法都是對所有切片上的體素進行分類，但大多數情況下，病灶只存在于部分切片上。因此對不含有病灶的切片上的體素進行分類，不僅增加了被錯誤分類體素的數量，而且降低了方法效率。

(3)未能利用到MRI相鄰切片上病灶形狀輪廓的相似性。

(4)未能利用到病灶體素集群分布的特點，即病灶體素四周的體素有很大的可能也是病灶體素。

(5)訓練分類器的體素和待分類器分類的體素來自于不同的被試，由于被試之間的差別，使得待分割被試的病灶體素具有一些訓練被試的病灶體素所不具有的特點，從而導致分類的結果并不理想。

基于以上的不足，本發明提出了一種帶有人為干預的三維MRI半自動病灶分割方法。

解決上述技術問題的難度和意義：

(1)在MRI中，病灶內部具有很強的不均勻性，而病灶外部與白質等高強度信號又連接在一起，使得目前基于機器學習的全自動分割方法的分割效果還無法達到臨床應用的標準。因此在MRI病灶分割方法中，加入人為干預，以便相應的分割系統盡早的投入到臨床上使用。

(2)在分割之前，確定病灶切片的范圍，能減少切片病灶分割以及區域投影的次數，增加方法效率，另外可以降低分類為病灶體素實為正常體素的數量，降低假陽性率。

(3)利用相鄰切片上病灶形狀輪廓的相似性，進行區域投影操作，得到相鄰切片上的初始病灶區域和初始正常區域，可以降低操作員的勞動強度，即只用在初始切片上劃分出初始病灶區域和初始正常區域，而不用在每一張病灶切片上都進行區域的劃分，