[發明專利]一種對圖像的幾何特征進行提取的方法和相關產品

有效

• 申請號: 202110040108.3
• 申請日: 2021-01-13
• 公開（公告）號: CN112381824B
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 任玉雪;陳偉;吳伯陽;其他發明人請求不公開姓名
• 申請（專利權）人: 北京智拓視界科技有限責任公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/60;G06T17/20
• 代理公司: 北京維昊知識產權代理事務所(普通合伙) 11804
• 代理人: 李波;陳姍姍

本發明公開了一種對圖像的幾何特征進行提取的方法和相關產品，其中方法包括根據病灶區域的三維圖像數據來生成由多個頂點連接而成的四面體網格；利用所述頂點處的體素值來確定所述頂點處的幾何特征值以及利用所述幾何特征值來替換所述體素值，以實現對所述病灶區域的幾何特征提取。本發明通過對病灶區域圖像提取高階幾何特征，使得包含更加豐富的特征信息，從而能夠反映病灶區域圖像的本質幾何屬性，以便后續進一步的研究。

技術領域

本發明總體涉及圖像處理領域。更具體地，本發明涉及一種對圖像的幾何特征進行提取的方法、設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

病灶區域圖像中包含有助于臨床診斷的信息，因此對病灶區域的圖像特征的提取顯得尤為重要。目前傳統的處理方式是提取病灶區域的影像組學特征或者幾何特征（例如表面積和體積），并將影像組學特征或者幾何特征用于后續的分析和研究，以期對病灶區域做出評價；又或者對病灶區域提取體素矩陣，并通過對體素矩陣訓練來獲取病灶區域特征。然而，采用傳統方式提取的特征包含的信息較少，從而不能反映病灶區域的本質屬性。因此，如何提取病灶區域的高階幾何特征并用于病灶區域分析成為亟需解決的問題。

發明內容

為了至少解決上面的技術問題，本發明提供一種對圖像的幾何特征進行提取的方案。利用本發明提取的高階幾何特征并將其表示為三維張量數據，以便后續的研究和分析。在一些應用場景中，前述獲得的三維張量數據可以應用于人工智能領域，從而可以利用如深度學習等數據分析的方法對幾何特征進行分析并做出評價。鑒于此，本發明在如下的多個方面提供相應的解決方案。

在一個方面中，本發明公開一種對圖像的幾何特征進行提取的方法，包括：根據病灶區域的三維圖像數據來生成由多個頂點連接而成的四面體網格；利用所述頂點處的體素值來確定所述頂點處的幾何特征值以及利用所述幾何特征值來替換所述體素值，以實現對所述病灶區域的幾何特征提取。

在一個實施例中，所述幾何特征值是三維張量數據。

在另一個實施例中，生成所述四面體網格包括確定所述四面體網格的邊界和內部頂點。

在又一個實施例中，確定所述四面體網格的邊界包括根據所述三維圖像數據的邊界生成二維網格，以作為所述四面體網格的邊界。

在又一個實施例中，確定所述四面體網格的內部頂點包括根據所述三維圖像數據的體素頂點來確定所述四面體網格的內部頂點。

在又一個實施例中，根據所述三維圖像數據的邊界生成二維網格包括：利用布爾型變量來標記所述三維圖像區域以及根據標記后的三維圖像區域來生成所述二維網格。

在另外的實施例中，所述幾何特征包括里奇曲率、梯度或平均曲率。

在一個實施例中，利用所述幾何特征值來替換所述體素值包括：根據所述頂點處的體素值來計算所述頂點處的里奇曲率值、梯度值或平均曲率值以及利用所述里奇曲率值、梯度值或平均曲率值來替換所述頂點處的體素值。

在另一個方面中，本發明公開一種對圖像的幾何特征進行提取的設備，包括：處理器；以及與所述處理器相連接的存儲器，所述存儲器中存儲有計算機程序代碼，當所述計算機程序代碼被執行時，使得所述處理器執行前述方法及多個實施例。

在又一方面中，本發明公開一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有用于對圖像的幾何特征進行提取的計算機可讀指令，該計算機可讀指令被一個或多個處理器執行時，實現前述方法及多個實施例。