[發(fā)明專利]基于多模態(tài)磁共振的軟骨損傷修復(fù)圖像分割方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811594895.0
• 申請(qǐng)日: 2018-12-25
• 公開（公告）號(hào): CN109741352A
• 公開（公告）日: 2019-05-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 段莉;王大平;徐曉;李興福;熊建義;歐陽侃;黃江鴻;鄧志欽;蒯聲政
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市第二人民醫(yī)院
• 主分類號(hào): G06T7/13
• 分類號(hào): G06T7/13;G06T7/136;G06T7/187
• 代理公司: 北京匯捷知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11531
• 代理人: 馬金華

1.基于多模態(tài)磁共振的軟骨損傷修復(fù)圖像分割方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：

S1：提取多模態(tài)磁共振的軟骨損傷修復(fù)圖像的軟骨檢測區(qū)域；

S2：獲取多模態(tài)磁共振的軟骨損傷修復(fù)圖像的軟骨檢測區(qū)域中MRI影像，并將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像，之后，對(duì)其進(jìn)行灰度增強(qiáng)，增強(qiáng)范圍為0％-100％；

S3：對(duì)灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測，采用Canny檢測器對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測，所述采用基于反饋大邊緣數(shù)目的迭代法對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測，并提取檢測到得多條大邊緣的步驟；

S4：基于SVM邊緣分類，分別構(gòu)建基于多模態(tài)磁共振的軟骨損傷修復(fù)圖像的SVM模型；

S5：基于SVM邊緣分割，根據(jù)S4中提取的基于多模態(tài)磁共振的軟骨損傷修復(fù)圖像的像素特征，對(duì)所述SVM模型進(jìn)行圖像分割。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)磁共振的軟骨損傷修復(fù)圖像分割方法，其特征在于：所述步驟S1中，設(shè)定多模態(tài)磁共振圖像中軟骨修復(fù)圖像區(qū)域的灰度閾值范圍，統(tǒng)計(jì)多模態(tài)磁共振圖像每個(gè)像素點(diǎn)在半徑鄰域R內(nèi)的各個(gè)點(diǎn)的灰度值，若在上述像素點(diǎn)半徑鄰域內(nèi)的各個(gè)點(diǎn)的灰度值都在骨骼閾值范圍內(nèi)，則將上述像素點(diǎn)設(shè)為1其余情況則為0，獲得到圖像P，估計(jì)軟骨最大厚度，根據(jù)軟骨厚度將所述圖像P做N次膨脹運(yùn)算，獲得圖像O，在所述圖像O上選取關(guān)節(jié)骨骼上的一個(gè)像素點(diǎn)，提取與這個(gè)像素點(diǎn)有連通關(guān)系的區(qū)域，標(biāo)記為區(qū)域L，所述區(qū)域L為所述關(guān)節(jié)軟骨的檢測區(qū)域。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)磁共振的軟骨損傷修復(fù)圖像分割方法，其特征在于：所述步驟S3中，檢測到得多條大邊緣的步驟，包括，設(shè)置Canny檢測器的初始閾值，根據(jù)所述初始閾值進(jìn)行邊緣檢測，并反饋所檢測到的大邊緣數(shù)目，判斷所反饋的大邊緣數(shù)目是否在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，若是，則提取所檢測到的多條大邊緣，否則，將所反饋的大邊緣數(shù)目進(jìn)行迭代得到新的閾值，再根據(jù)新的閾值進(jìn)行邊緣檢測，并反饋所檢測到的大邊緣數(shù)目，直至最后所反饋的大邊緣數(shù)目在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)或迭代次數(shù)大于預(yù)設(shè)最大迭代次數(shù)時(shí)，提取所檢測到的大邊緣。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)磁共振的軟骨損傷修復(fù)圖像分割方法，其特征在于：所述步驟S4中，在構(gòu)建所述二分類SVM模型過程中，需要對(duì)選定的訓(xùn)練集和測試集的像素特征進(jìn)行歸一化處理。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)磁共振的軟骨損傷修復(fù)圖像分割方法，其特征在于：所述步驟S4中，在構(gòu)建所述二分類SVM模型過程中，選擇訓(xùn)練像素時(shí)，首先判斷所述訓(xùn)練集中的圖像是否包含軟骨邊緣，若是則選擇與其所包含的軟骨邊緣距離為8毫米內(nèi)的像素進(jìn)行訓(xùn)練。