[發明專利]基于蟻群的肺部CT圖像病灶參數自動估計系統

有效

• 申請號: 202010131217.1
• 申請日: 2020-02-28
• 公開（公告）號: CN111340836B
• 公開（公告）日: 2021-10-19
• 發明（設計）人: 魯明麗;徐本連;王偉;朱培逸;施健;梁偉
• 申請（專利權）人: 常熟理工學院
• 主分類號: G06T7/136
• 分類號: G06T7/136;G06N3/00
• 代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231
• 代理人: 滕詣迪

1.一種基于蟻群的肺部CT圖像病灶參數自動估計系統，其特征在于：

通過粗略輪廓檢測模塊，用于原始CT圖像輸入后，利用主動輪廓法得到病灶的粗略輪廓；

螞蟻轉移規則構建模塊，用于基于圖像梯度啟發的螞蟻轉移規則與信息素更新機制引導螞蟻向病灶區域的真實邊界演化，構建輪廓信息素場；

在輪廓像素候選點上隨機放置螞蟻，產生初始蟻群產生初始蟻群；預設初始信息素值，利用隨機機制選擇蟻群中的螞蟻，通過控制信息素和啟發式數值的參數，決定信息素量和啟發式函數在螞蟻轉移概率計算中作用的大小；

啟發式函數具體步驟為由于病灶邊界像素點強度變化最為突出，因此定義為啟發式函數為：其中max(·)為強度差分最大值運算，I_max為CT圖像強度最大值，為像素j的強度值，且圖像上坐標為(x,y)；

信息素更新機制具體步驟為：螞蟻搜索病灶輪廓，會釋放一定量的信息素；當螞蟻完成迭代后，對像素j的信息素量更新，其中τ_j(t)為第t次迭代，像素j上的信息素，h_j(t-1)為擴散到像素j上的信息素總值，表示信息素蒸發系數；σ_j(t-1)表示移動到像素j的螞蟻釋放的信息素總量N為螞蟻數；為減少圖像噪聲點的影響，并且引導螞蟻快速搜索到邊界點；考慮像素j的8鄰域強度梯度變化；像素j若為噪聲點則7個方向以上梯度變化都比較大的為噪聲點，3個方向以下梯度變化都比較大的為內部點，當像素j的8鄰域強度梯度變化較大的方向個數在4到6個之間時，認為像素j為邊界點。

病灶參數提取模塊，用于將病灶分割，實現CT圖像包括病灶輪廓、面積參數的自動估計。

2.根據權利要求1所述的基于蟻群的肺部CT圖像病灶參數自動估計系統，其特征在于:

粗略輪廓檢測模塊通過能量函數使得病灶輪廓擴張或收縮，最終收斂于病灶真實邊界附近，得到病灶輪廓，作為候選集。

3.根據權利要求2所述的基于蟻群的肺部CT圖像病灶參數自動估計系統，其特征在于所述粗略輪廓檢測模塊的具體為：

輸入CT圖像后，在病灶周圍選取M個采樣點c(d),d＝1,2,···,M，按順序連接這些點后可得到包圍病灶的分割曲線c；定義能量函數其中B_int[c(d)]是內部能量函數，與分割曲線的內部有關，定義為B_int[c(d)]＝σ(d)c′(d)+υ(d)c″(d)，其中σ和υ是決定點c(d)在曲線c上演化速度的參數；B_ext[c(d)]為曲線的外部能量函數，受外部條件影響；在能量函數B的指導下，病灶輪廓擴張或收縮，最終收斂于病灶真實邊界附近，得到病灶輪廓；由于主動輪輪廓法對初始采樣點比較敏感，能量函數易于受到干擾收斂到局部極值點，甚至發散，因此獲取的往往是病灶的粗略輪廓；將病灶粗略輪廓所在像素集作為初始蟻群候選集c(g),g＝1,2,···,C，C為候選點的個數。

4.根據權利要求1所述的基于蟻群的肺部CT圖像病灶參數自動估計系統，其特征在于所述螞蟻轉移規則構建模塊具體如下：

定義螞蟻釋放信息素量其中f₁為調節系數，Q為一常量，N_q為8個方向中梯度變化的個數，為某一方向梯度變化量，定義為其中a＝-1,0,1，b＝-1,0,1；h_j(t-1)為擴散到像素j上的信息素總值，其中|Π(j′)|表示像素j′鄰域集的數量，X_τj表示像素信息素變量，κ為協方差，λ為調節系數。