[發(fā)明專利]一種基于閉合形式解的三維體數據分割方法

有效

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• 申請日: 2018-11-21
• 公開（公告）號: CN109584249B
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發(fā)明（設計）人: 劉斌;張曉慧;陳彥潔;劉姝君
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/194
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責任公司 21212
• 代理人: 姜玉蓉;李洪福

本發(fā)明公開了一種基于閉合形式解的三維體數據分割方法，具體包括以下步驟：S1：采用體數據的表示方法對生物切片圖像的三維體數據進行重建獲得三維圖像；S2：標記三維圖像的前景區(qū)域和背景區(qū)域，其中前景區(qū)域為感興趣區(qū)域，將標記圖像的前景區(qū)域與背景區(qū)域獲取到的體素作為目標體素；S3：基于三維閉合解算法提取三維圖像的前景區(qū)域中體素的透明度信息；S4：將提取的體素透明度信息采用稀疏矩陣的方式進行存儲，并構建線性方程組；S5：采用預處理共軛梯度算法對S4中的線性方程組進行求解，求其殘差和余量，從而求得線性方程組的解，即求得圖像中的感興趣區(qū)域。

技術領域

本發(fā)明涉及三維體數據分割技術領域，尤其涉及一種基于閉合形式解的三維體數據分割方法。

背景技術

隨著三維重建技術以及虛擬人體技術的應用，在醫(yī)學上三維數據的數據量日益增長，如何有效處理這些三維數據使其成為我們直接所用成為非常重要的問題。目前已存在的方法是基于區(qū)域生長或者分裂合并等的思想研究出的三維體數據分割算法，這些算法由于需要的輸入較多，分割算法比較復雜，因此需要的分割時間較長，而且如果輸入不精確則會直接影響分割的效果的精確性。本方法是基于閉合解摳圖方法而實現的，該方法不需要用戶大量的輸入，而且閉合解摳圖方法可以將圖像中的細節(jié)都顯示出來，不會由于分割而丟失這些圖像細節(jié)，同時用戶可以直接在三維體上進行操作，因此靈活性和精確度更高，由于算法的思想比較簡單，因此運算速度也比較快。

現有技術中在三維體數據的分割中有以下幾種方式分割方式：1：基于區(qū)域生長法原理的三維體數據分割算法，該算法是根據種子體素點向周圍擴散，對區(qū)域周圍的每一個體素進行分析。2：基于分裂合并基本思想的三維體數據分割算法，該算法是先將整幅圖或體數據依據某種規(guī)則分裂出很多個形狀的子區(qū)域，子區(qū)域內的體素的特征具有一致性，然后合并特征相似的子區(qū)域從而達到分割的目的。3、醫(yī)學三維影像體數據閾值分割算法，該方法是把OSTU圖像分割算法和梯度算子圖像分割算法的思想應用于三維體數據。但是上述三種方法具有如下缺陷：區(qū)域生長的方法需要用額外的內存來保護待生長的體素點，算法的時間復雜度較大。分裂合并的方法需要依據某種規(guī)則進行劃分子區(qū)域，子區(qū)域劃分的不好會導致分割效果較差，因此該算法具有一定的限定性。閾值分割方法是根據灰度閾值將三維體數據分割成多閾值體數據，從而進行分割的，由于閾值是在給定的某一范圍內進行選擇，所以具有不確定性，因此該方法的精確性不能很好地把握。

發(fā)明內容

根據現有技術存在的問題，本發(fā)明公開了一種基于閉合形式解的三維體數據分割方法，具體包括以下步驟：

S1：采用體數據表示方法對生物切片圖像的三維體數據進行重建獲得三維圖像，在體數據重建過程中對生物切片圖像的角度、陰影和光線進行參數設置；

S2：標記三維圖像的前景區(qū)域和背景區(qū)域，其中前景區(qū)域為感興趣區(qū)域，將標記圖像的前景區(qū)域與背景區(qū)域獲取到的體素作為目標體素；

S3：基于三維閉合解算法提取三維圖像的前景區(qū)域中的體素透明度信息；

S4：將提取的體素透明度信息采用稀疏矩陣的方式進行存儲，并構建線性方程組；

S5：采用預處理共軛梯度算法對S4中的線性方程組進行求解，求其殘差和余量，從而求得線性方程組的解，即求得圖像中的感興趣區(qū)域。

進一步的，S1中將輸入的生物切片圖像進行體繪制具體采用如下步驟：

數據采集：對輸入的多張生物切片圖像數據進行三維數據集的構造，并將構造后的數據集進行去噪處理；

數據預處理和平滑處理：將構造所得的數據集的數據量進行預處理，該預處理包括縮減數據集中的數據量以及將縮減后的數據量進行平滑處理；

體數據繪制并顯示：給處理后的數據集設定好光線、層間距、陰影、角度等參數，計算三維圖像邊界后進行體繪制并顯示。