[發明專利]一種腦結核MRI圖像病灶智能標記定位裝置

有效

• 申請號: 201910987212.6
• 申請日: 2019-10-17
• 公開（公告）號: CN110782434B
• 公開（公告）日: 2023-09-01
• 發明（設計）人: 孫敬來;毛佳勇;王慧泉;于旭耀;郭凌飛;高飛;余輝
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/13;G06T7/38;G06T7/62;G06T7/64;G06T7/68;G06V10/764;G06V10/774
• 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

1.一種腦結核MRI圖像病灶智能標記定位裝置，包括預處理模塊、空間標準化處理模塊、顱內腦外組織分割模塊、對稱性分析處理模塊、閾值化處理模塊、顯著性特征提取模塊、支持向量機訓練模塊、病灶標記定位模塊，其中，

預處理模塊，用于對MRI圖像進行高斯濾波去噪、去除背景偽影、圖像歸一化操作，將MRI圖像的不同序列間的圖像進行雙線性插值從而保持圖像尺寸的一致；

空間標準化處理模塊，用于對預處理后的MRI圖像進行空間標準化，選取MontrealNeurological?Institute空間的T1序列模板作為參考標準，將MRI軸位T1增強序列圖像進行相應的空間變換，所得的圖像變換參數再應用于其余的MRI腦結核序列圖像從而實現空間標準化，在對圖像分區配準時采用三次B樣條插值進行嵌入；

顱內腦外組織分割模塊，用于將空間標準化后的MRI腦圖像進行顱內腦外組織的分割去除，使用基于FSL_BET算法對頭骨和腦外軟組織進行分割剔除，便于后續圖像的差分運算；

對稱性分析模塊，將經過顱內腦外組織分割后的MRI腦結核圖像依據腦部圖像對稱結構信息尋找腦部中心坐標和基于左右半腦的對稱軸并進行相互差分運算；

閾值化處理模塊，用于對兩幅子差分圖像分別進行大津二值化處理，再用二維零均值離散高斯核進行開運算去除細小輪廓；

顯著性特征提取模塊，用于逐個統計每個輪廓的不同特征包括周長、面積、凸包長、邊矩率、等效直徑、離心率、方向夾角這七個顯著性特征，將它們作為判定指標輸入到支持向量機中進行訓練；

支持向量機訓練模塊，用于對腦結核MRI圖像的病灶輪廓區域特征進行分類，用先驗腦結核樣本訓練支持向量機分類器進而完成參數識別，將已經訓練好的分類器模型應用到待測試的腦結核MRI圖像集中，從而對圖像中的腦結核病灶像素進行標記定位生成遮罩；

病灶標記定位模塊，用于將標記輪廓遮罩與原圖像進行點乘運算從而標記定位得到腦結核病灶。

2.根據權利要求1所述的腦結核病灶標記定位裝置，其特征在于：在對圖像分區配準時采用三次B樣條插值進行嵌入的步驟如下：

a)選取型值點：將插值后的坐標轉換成插值前的坐標，即其中m為圖像放大倍數，然后取周邊的16個點，按所得坐標值往上下左右各延伸2個單位；

b)在平面上根據型值點的選擇確定坐標(u,v)：若型值點在4×4矩陣中的下標為(i,j)，則得若型值點最小為(preX,preY)，則由插值后圖像中的像素點(X,Y)得

c)解方程：利用已有的型值點和已確定的(u,v)用求逆矩陣方法反推出16個控制點；

d)由16個控制點和對應的(u,v)得到最終的像素值并賦予對應的位置。

3.根據權利要求1-2任意一項所述的腦結核病灶標記定位裝置，其特征在于：對稱性分析模塊的執行步驟如下：

提取出圖像中的人腦區域并通過Canny邊緣檢測算子提取人腦區域外輪廓曲線C，依據下列公式計算出人腦區域的中心坐標(r₀,c₀)：

其中Peri為外輪廓曲線C的長度，此處視為外輪廓曲線C的像素個數，(x_i,y_i)為外輪廓曲線C上的像素坐標值；將人腦區域擬合成橢圓，則把人腦左右半腦對稱軸擬合成橢圓長軸，此時的對稱軸偏離圖像垂直Y軸方向的夾角θ由下式得到：

其中M_pq表示(p+q)階中心矩，且p,q＝0,1,2；

此時，得左右半腦對稱軸；

利用所得對稱軸提取出左半腦圖像I₁(I_1x,I_1y)和右半腦圖像I₂(I_2x,I_2y)，再把兩幅圖像中的像素沿對稱軸根據如下公式計算得到子圖像I₁'(I₁'_x,I₁'_y)和I'₂(I'_2x,I'_2y)：

其中(r₀,c₀)為人腦區域的中心坐標，再得到兩幅子差分圖像I_c1(x,y)和I_c2(x,y)。