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    重庆时时彩技巧十年: 基于改进的水平集的自动肿瘤区域分割方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201510124586.7

    申请日:

    2015.03.20

    公开号:

    CN104715484A

    公开日:

    2015.06.17

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20150320|||公开
    IPC分类号: G06T7/00 主分类号: G06T7/00
    申请人: 中国科学院自动化研究所
    发明人: 田捷; 牟玮; 陈喆; 杨凤
    地址: 100080北京市海淀区中关村东路95号
    优先权:
    专利代理机构: 北京博维知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11486 代理人: 方振昌
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510124586.7

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.04.13|||2015.07.15|||2015.06.17

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供一种基于改进的水平集的自动肿瘤区域分割方法,包括:获取包含病变区域的待分割的原始PET图像并进行预处理和定位从而确定预处理后的待分割病变区域PET图像;根据病变区域的CT图像和所述预处理后的待分割病变区域PET图像构造超图,从而初步确定PET图像中的粗略肿瘤区域为初始零水平集;对所述初始零水平集执行改进的水平集方法从而确定肿瘤区域;根据形态学运算对所述肿瘤区域执行边缘平滑处理。本发明所述方法能够实现快速准确的分割肿瘤区域,从而辅助外科医生进行诊断治疗及疗效评估。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于改进的水平集的自动肿瘤区域分割方法,其特征在于,包括:
    获取包含病变区域的待分割的原始PET图像并进行预处理和定位从而确定预处理后的待分割病变区域PET图像;
    根据病变区域的CT图像和所述预处理后的待分割病变区域PET图像构造超图,从而初步确定所述PET图像中的粗略肿瘤区域为初始零水平集;
    对所述初始零水平集执行改进的水平集方法从而确定肿瘤区域;
    根据形态学运算对所述肿瘤区域执行边缘平滑处理。

    2.  根据权利要求1所述的基于改进的水平集的自动肿瘤区域分割方法,其特征在于,所述获取包含病变区域的待分割的原始PET图像并进行预处理和定位从而确定预处理后的待分割病变区域PET图像包括:
    对所述包含病变区域的待分割的原始PET图像中的体素灰度值除以所注射的显影剂剂量和病人体重以转换为SUV值,再进行高斯滤波和上采样,最后根据所述SUV值定位并确定预处理后的待分割病变区域PET图像。
    所述根据病变区域的CT图像和所述预处理后的待分割病变区域PET图像构造超图,从而初步确定所述PET图像中的粗略肿瘤区域为初始零水平集包括:
    对所述预处理后的待分割病变区域PET图像和病变区域的CT图像归一化并相乘后的结果构建超图,再利用模糊C均值聚类法、形态学腐蚀和通用阈值法初步确定所述PET图像中的粗略肿瘤区域为初始零水平集。
    所述对初始零水平集执行改进的水平集方法从而确定肿瘤区域包括:
    将预处理后的待分割病变区域PET图像的梯度场信息加入到所述初始零水平集中,构建新的演化方程,对所述PET图像中的粗略肿瘤区域以与所述原始PET图像的分辨率相同的分辨率执行下采样获得初始零水平集;
    根据有限差分法对所述初始零水平集在所述演化方程上进行多次迭 代确定肿瘤区域。

    3.  根据权利要求2所述的基于改进的水平集的自动肿瘤区域分割方法,其特征在于,所述根据SUV值定位并确定预处理后的待分割病变区域PET图像包括:
    计算包含病变区域的待分割的原始PET图像中每个切片的SUV峰值,选取脚部以上最大的SUV峰值的相邻两个最小SUV值之间对应的切片作为病变区域所在切片从而确定预处理后的待分割病变区域PET图像;
    相应的,所述演化方程为:
    &PartialD;φ(x)&PartialD;t={-(Iσ-c1)2+(Iσ-c2)2}&CenterDot;tanh(cos<&dtri;φ(x),&dtri;Iσ>)&CenterDot;sgn(δ&epsiv;1(φ))---(1)]]>
    其中,Iσ是预处理后的待分割病变区域PET图像,(高斯核的方差为σ),φ是初始零水平集或初始零水平集进行若干次迭代后的水平集的函数,<*>代表所述Iσ和φ的梯度向量之间的夹角,|*|代表所述向量的幅值,c1和c2分别代表初始零水平集(还是初始零水平集)内外的体素的平均灰度值,即:
    c1(φ)=&Integral;ΩIσ(x,y,z)H&epsiv;2(φ(x,y,z))dxdydz&Integral;ΩH&epsiv;2(φ(x,y,z))dxdydzc2φ=&Integral;ΩIσ(x,y,z)&CenterDot;(1-H&epsiv;2(φ(x,y,z)))dxdydz&Integral;Ω(1-H&epsiv;2(φ(x,y,z)))dxdydz---(2)]]>
    其中,Ω表示图像区域,
    H&epsiv;(z)=1if z>&epsiv;0if z<&epsiv;1/2[1+z/&epsiv;+1/πsin(πz/&epsiv;)]if|z|<&epsiv;---(3)]]>
    δ函数由下面的平滑函数δε近似得到:
    δ&epsiv;(X)=12&epsiv;[1+cos(πx&epsiv;)],|x|≤&epsiv;0,|x|>&epsiv;]]>
    Φ为调整初始零水平集或初始零水平集进行若干次迭代后的水平集的函数并使之连续化,在每次迭代之后需要对水平集函数进行如下高斯滤波:
    φ=Gσ*φ,
    其中,Gσ是方差为σ的高斯核,*代表卷积运算,初始函数0的定义如下:
    φ0(x)=c0,if x&Element;R0-c0,otherwise---(5)]]>
    其中,c0是正常数,R0为下采样至原始PET图像分辨率得到的粗略肿瘤区域。

    4.  根据权利要求1所述的基于改进的水平集的自动肿瘤区域分割方法,其特征在于,所述根据形态学运算对所述肿瘤区域执行边缘平滑处理包括:
    运用球状结构元素对所述肿瘤区域执行形态学开运算及闭运算来消除边缘凸起及填充空洞。

    5.  根据权利要求4所述的基于改进的水平集的自动肿瘤区域分割方法,其特征在于,所述运用球状结构元素对所述肿瘤区域执行形态学开运算及闭运算来消除边缘凸起及填充空洞包括:使用公式(6)和(7)分别进行开运算和闭运算处理:
    开运算处理:
    闭运算处理:Close=M&CenterDot;S=(M&CirclePlus;B)&CircleTimes;B---(7)]]>
    其中,表示膨胀运算符号,表示腐蚀运算符号,M表示所述肿瘤区域的二值图像。

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    基于 改进 水平 自动 肿瘤 区域 分割 方法
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