[發(fā)明專利]一種基于顱腦影像數(shù)據(jù)的對稱軸/對稱面提取方法及系統(tǒng)

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• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN111105425A
• 公開（公告）日: 2020-05-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 金海嵐;印胤;楊光明;秦嵐
• 申請（專利權(quán)）人: 強聯(lián)智創(chuàng)（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T5/30
• 代理公司: 北京晉德允升知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11623
• 代理人: 王戈

1.一種基于顱腦影像數(shù)據(jù)的對稱軸/對稱面提取方法，其特征在于，包括：

獲取待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)；

將所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)輸入分割模型，獲得所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的分割結(jié)果圖像，其中，所述分割結(jié)果圖像表示所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)中各像素點屬于背景或左腦或右腦；

通過連通域的方法對所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的分割結(jié)果圖像進行分析，獲得所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的左腦區(qū)域和/或右腦區(qū)域；

采用圖像膨脹算法，獲得所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)中位于對稱軸/對稱面的像素點。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)輸入分割模型，獲得所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的分割結(jié)果圖像，之前還包括：對所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述預(yù)處理具體包括：

對所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)進行圖像裁剪和/或圖像縮放和/或歸一化。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法進一步包括：

通過解約束，獲取所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的對稱軸/對稱面方程，其中，所述解約束可以是獲取最優(yōu)方程，使所述位于對稱軸/對稱面的各像素點到對稱軸/對稱面的最小距離和最小。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過連通域的方法對所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的分割結(jié)果圖像進行分析，獲得所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的左腦區(qū)域和/或右腦區(qū)域，進一步包括：

基于所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的左腦區(qū)域和/或右腦區(qū)域，采用圖像梯度算法，獲得所述待處理顱腦影像數(shù)據(jù)的左腦輪廓和/或右腦輪廓。

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述分割模型是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)先獲得的模型，具體包括：

將人工標(biāo)記的顱腦影像數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)顱腦影像數(shù)據(jù)的人工標(biāo)記區(qū)域的特征進行訓(xùn)練，得到分割模型，其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述顱腦影像數(shù)據(jù)的特征包括左右腦的對稱結(jié)構(gòu)。

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過連通域的方法對所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的分割結(jié)果圖像進行分析，具體包括：

對所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的分割結(jié)果圖像進行二值化處理，生成二值化圖像；

對所述二值化圖像進行連通域分析。

7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用圖像膨脹算法，獲得所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)中位于對稱軸/對稱面的像素點，具體包括：

采用圖像膨脹算法，對所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的左腦區(qū)域和右腦區(qū)域進行膨脹，使所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的左腦區(qū)域與所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的右腦區(qū)域相交；

基于所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的左腦區(qū)域與所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的右腦區(qū)域相交的交點，獲得所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)中位于對稱軸/對稱面的像素點。

8.一種基于顱腦影像數(shù)據(jù)的對稱軸/對稱面提取系統(tǒng)，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，獲取待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)；

分割模塊，將所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)輸入分割模型，獲得所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的分割結(jié)果圖像，其中，所述分割結(jié)果圖像表示所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)中各像素點屬于背景或左腦或右腦；

數(shù)據(jù)后處理模塊，通過連通域的方法對所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的分割結(jié)果圖像進行分析，獲得所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的左腦區(qū)域和/或右腦區(qū)域；

采用圖像膨脹算法，獲得所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)中位于對稱軸/對稱面的像素點。

9.如權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述將所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)輸入分割模型，獲得所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)的分割結(jié)果圖像，之前還包括：對所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述預(yù)處理具體包括：

對所述待處理的顱腦影像數(shù)據(jù)進行圖像裁剪和/或圖像縮放和/或歸一化。