[發明專利]一種基于多層字典的腦磁共振圖像分割方法

在審

• 申請號: 201910068621.6
• 申請日: 2019-01-24
• 公開（公告）號: CN109886972A
• 公開（公告）日: 2019-06-14
• 發明（設計）人: 宋艷濤;錢宇華
• 申請（專利權）人: 山西大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136;G06T7/30;G06K9/62
• 代理公司: 太原晉科知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 14110
• 代理人: 任林芳

本發明公開了一種基于多層字典的腦磁共振圖像分割方法，通過構建中間字典連通圖像域和標記域，逐步優化標記融合的權重，使得權重最終對于標記融合是最優的，而不是像在傳統方法中那樣僅使用基于灰度信息的圖像塊得到的權重作為最終標記融合的權重。通過本發明，可提高腦磁共振圖像的分割精度。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種基于多層字典的腦磁共振圖像分割方法。

背景技術

國際腦研究組織把21世紀稱為“腦的世紀”。自2000年開始，我國將每年的9月16日命名為“腦健康日”，每年的9月定為“腦健康月”，旨在通過宣傳普及腦科學知識和腦疾病防治措施，引發全民對腦健康的重視。然而由于環境因素、生活節奏緊張、人口老齡化、交通意外等多種因素的影響，顱腦損傷、顱內腫瘤和腦血管病等發病率均在上升，已成為人類健康的第一殺手；癲癇、腦癱及帕金森氏病等疾病的發病率也在逐年增加；抑郁癥的發病率已位居世界150種常見病的第四位，并有進一步上升的趨勢。據報道，我國每年有超過200多萬人發生腦疾，其中每年死于腦疾病的患者約有100萬以上，腦疾病死亡率約為45%。因此，腦部疾病具有死亡率高、致殘率高及并發癥多的特點，成為危害人類健康的主要殺手。

根據美國疾病預防與控制中心的報告，如果腦疾病能夠得到有效的診斷和治療，病人的平均預期壽命將會提高10-20年。已有研究表明：許多疾病都與大腦病變密切關聯。為此，世界上很多國家均制定了關于腦科學研究的長遠計劃。美國于上世紀90年代開始資助關于人腦的長期研究計劃，歐洲各發達國家也隨之開展了相應的腦科學研究。我國同樣關注腦功能和腦疾病的基礎研究、腦圖像處理研究、以及學習、記憶、語言加工等與腦功能相關的機制研究，與之相關的課題均是國家優先資助的基礎研究項目。腦部疾病的預防治療已成為全人類共同面對的挑戰。

近二十多年來，醫學影像已成為醫學診斷的重要技術手段，在臨床診斷、治療、手術規劃導航中發揮著重要的作用。其中磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）以其獨特的成像方式對生物體內的軟組織十分有效，被廣泛的使用在腦圖像中。使用MRI技術對腦這樣的軟組織進行成像，不僅能直接觀察到人腦內部的病變組織，還可以通過對大腦內各組織結構的定量分析，揭示人腦發育和衰老的規律，描述各種疾病造成的腦結構變異。隨著醫學圖像成像技術的發展，海量的數據需要分析和處理，使用計算機進行圖像分析成為必要。其中，醫學圖像分割是進行計算機圖像處理和分析的關鍵，是制約醫學圖像處理領域相關技術發展和應用的瓶頸，也是醫學圖像理解的基礎。因此，醫學圖像分割在生物醫學研究、臨床診斷、病理分析等方面具有重要的意義，已成為臨床領域和醫學圖像處理領域共同關注的一個核心問題。

綜上所述，基于磁共振圖像定性和定量地分析腦組織，采取有效的預防或治療措施，對降低腦疾病給人類健康帶來的巨大威脅具有重要意義。

近幾十年來，針對腦磁共振圖像的分割算法種類繁多，且仍層出不窮，但依然無法完全滿足人們的實際需求。其原因相當復雜，包括：無法完全用數學模型來簡單描述人們所面臨的實際問題；由于個體以及病變差異導致醫學圖像具有復雜性與多樣性；圖像退化以及人們對分割結果預期目標互不相同等。這些都決定了不可能實現一種普適、通用的分割方法。只能針對特定問題和具體的需求給予合理選擇，在精度、速度和魯棒性等關鍵性指標上做出均衡或側重。因此，相應分割方法的類型也表現為形式多樣，如有數據驅動和模型驅動之分；有基于區域、基于邊界以及它們的融合算法之分；有自動、半自動與手工之分；有監督與無監督之分；有基于模型和基于特征之分；有軟分割與硬分割之分；有基于解剖學知識和基于先驗概率圖譜之分等。其中，基于多圖譜的分割方法已經成為代表性腦圖像分割方法。基于多圖譜配準的分割方法在2004年，由Rohlfing等人首先提出。該方法使用了先驗模型的思想，通過圖譜（圖譜包括圖譜灰度圖像及其手動分割好的圖譜標記圖像）與待分割圖像配準，將圖譜中存儲的先驗信息直接映射到待分割圖像中，實現一種專家“圖譜”指導下的圖像分割。由于可以通過標記值的映射完成分割，且可以提供一個研究形態學特征的標準系統，多圖譜方法廣泛應用于圖像分割。