[發明專利]結合改進的FCNN和水平集的三維腦腫瘤圖像分割方法

在審

• 申請號: 201910314339.1
• 申請日: 2019-04-18
• 公開（公告）號: CN110097567A
• 公開（公告）日: 2019-08-06
• 發明（設計）人: 趙柳;李鏘;關欣
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06T7/149
• 分類號: G06T7/149;G06T7/12;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

1.一種結合改進的FCNN和水平集的三維腦腫瘤圖像分割方法，步驟如下：

(1)對T1、T1C、T2和FLAIR四種模態的MRI腦腫瘤圖像進行去除偏置場效應和灰度歸一化的預處理操；

(2)使用改進的FCNN對預處理后的腦腫瘤圖像進行初分割，方法如下：

第1步：搭建的改進FCNN網絡模型，該網絡使用21個卷積核大小為3×3×3的卷積層Conv、2個下采樣層Down、5個上采樣層Up、一個級聯層Concat和一個Softmax層，下采樣通過采用步長為2、卷積核大小為3×3×3的卷積層實現，上采樣通過采用步長為2、卷積核大小為3×3×3的反卷積層實現；

第2步：將步驟(1)預處理后的T1、T1C、T2和FLAIR四種模態MRI腦腫瘤圖像作為四個通道輸入到改進的FCNN進行模型的訓練；

第3步：使用訓練好的模型對腦腫瘤進行初分割。

(3)利用水平集方法對腦腫瘤初分割圖像進行精分割：將腦腫瘤的初分割圖像作為待分割圖像輸入到水平集方法中，利用分割目標邊界信息和區域信息細化腦腫瘤的分割邊界。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(1)的方法如下：

第1步：使用N4ITK算法對T1、T1C、T2和FLAIR四種模態的MRI腦腫瘤圖像進行去除偏置場效應處理；

第2步：將去偏置場后的MRI圖像進行強度歸一化處理，通過減去訓練圖像的灰度平均值，并除以其灰度標準差，得到歸一化處理的MRI圖像。