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    重庆时时彩5: 一种乳腺超声图像分割方法及系统.pdf

    关 键 词:
    一种 乳腺 超声 图像 分割 方法 系统
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    摘要
    申请专利号:

    CN201410172332.8

    申请日:

    2014.04.25

    公开号:

    CN103942799A

    公开日:

    2014.07.23

    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:20140425|||公开
    IPC分类号: G06T7/00 主分类号: G06T7/00
    申请人: 哈尔滨医科大学
    发明人: 田家玮; 郭延辉; 姜双全; 刘宇杰; 王影
    地址: 150081 黑龙江省哈尔滨市南岗区保健路157号
    优先权:
    专利代理机构: 北京科龙寰宇知识产权代理有限责任公司 11139 代理人: 孙皓晨
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410172332.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.02.01|||2014.08.20|||2014.07.23

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开一种基于中智集合理论和水平集曲线演化的乳腺超声图像分割方法及系统,该方法中,获取乳腺超声二维灰度图像;利用中智集合理论对所述乳腺超声二维灰度图像进行滤波处理,去除噪声影响;对滤波处理后的图像在中智理论集合中进行模糊聚类,将乳腺肿块候选区域从图像中分割出来;将所述乳腺肿块候选区域的边界作为水平集合的初始曲线,进行水平集曲线演化;将曲线演化结果的内部区域作为疑似乳腺肿块区域,将该区域赋值为白色,其余区域赋值为黑色,并将该黑白二值图像作为输出图像。本发明可以使分割结果既去除噪声的影响,又保持肿块形状的精确和完整。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于中智集合理论和水平集曲线演化的乳腺超声图像分割方法,其特征在于,包括以下步骤:
    获取乳腺超声二维灰度图像;
    利用中智集合理论对所述乳腺超声二维灰度图像进行滤波处理,去除噪声影响;
    对滤波处理后的图像在中智理论集合中进行模糊聚类,将乳腺肿块候选区域从图像中分割出来;
    将所述乳腺肿块候选区域的边界作为水平集合的初始曲线,进行水平集曲线演化;
    将曲线演化结果的内部区域作为疑似乳腺肿块区域,将该区域赋值为白色,其余区域赋值为黑色,并将该黑白二值图像作为输出图像。

    2.  根据权利要求1所述的乳腺超声图像分割方法,其特征在于,所述利用中智集合理论对所述乳腺超声二维灰度图像进行滤波处理,去除噪声影响步骤包括:
    将所述乳腺超声二维灰度从灰度集合映射到中智集合中,在中智集合中,映射后的新图像采用三个子集来描述,该三个子集分别为表示对前景目标的隶属度、对噪声的隶属度和对背景的隶属度;
    根据噪声隶属度值对前景目标隶属度矩阵进行alpha方向滤波运算,去除噪声的影响,并且增强肿块边界。

    3.  根据权利要求2所述的乳腺超声图像分割方法,其特征在于,所述对滤波处理后的图像在中智理论集合中进行模糊聚类,将乳腺肿块候选区域从图像中分割出来步骤包括:
    对滤波后的新图像中的每个点用模糊聚类方法进行分类,其中聚类数目为三类,分别为肿块类、乳腺组织类和腺体类,模糊聚类输入的属性值是目标隶属度矩阵中的对应值;
    根据模糊聚类的结果,将肿块类的区域作为乳腺肿块候选区域。

    4.  一种基于中智集合理论和水平集曲线演化的乳腺超声图像分割系统,其特征在于,包括:
    灰度图像获取???,用于获取乳腺超声二维灰度图像;
    中智滤波???,用于利用中智集合理论对所述乳腺超声二维灰度图像进行滤波处理,去除噪声影响;
    区域分割???,用于对滤波处理后的图像在中智理论集合中进行模糊聚类,将乳腺肿块候选区域从图像中分割出来;
    曲线演化???,用于将所述乳腺肿块候选区域的边界作为水平集合的初始曲线,进行水平集曲线演化;
    疑似区域确定???,用于将曲线演化结果的内部区域作为疑似乳腺肿块区域,将该区域赋值为白色,其余区域赋值为黑色,并将该黑白二值图像作为输出图像。

    5.  根据权利要求4所述的乳腺超声图像分割系统,其特征在于,所述中智滤波??榘ǎ?BR>映射单元,用于将所述乳腺超声二维灰度从灰度集合映射到中智集合中,在中智集合中,映射后的新图像采用三个子集来描述,该三个子集分别为表示对前景目标的隶属度、对噪声的隶属度和对背景的隶属度;
    滤波单元,用于根据噪声隶属度值对前景目标隶属度矩阵进行alpha方向滤波运算,去除噪声的影响,并且增强肿块边界。

    6.  根据权利要求5所述的乳腺超声图像分割系统,其特征在于,所述区域分割??榘ǎ?BR>分类单元,用于对滤波后的新图像中的每个点用模糊聚类方法进行分类,其中聚类数目为三类,分别为肿块类、乳腺组织类和腺体类,模糊聚类输入的属性值是目标隶属度矩阵中的对应值;
    区域确定单元,用于根据模糊聚类的结果,将肿块类的区域作为乳腺肿块候选区域。

    说明书

    说明书一种乳腺超声图像分割方法及系统
    技术领域
    本发明涉及医疗领域,具体而言,涉及一种基于中智集合理论和水平集曲线演化的乳腺超声图像分割方法。
    背景技术
    乳腺癌是临床多发病、常见病,其发病率占女性恶性肿瘤的第二位,且有逐年增多的趋势。晚期死亡率较高,严重危害女性健康,近年来男性乳腺癌病例亦时有报道。由于乳腺癌的预后与疾病确诊时机密切相关,因此做到早期诊断、早期治疗,可明显改善患者的生存质量、提高长期存活率。计算机辅助诊断技术能有效的帮助医生发现早期乳腺肿块,降低假阳性,给医生提供有效的诊断依据作为参考,被称为医生的“第二双眼睛”?;谌橄俪枷竦募扑慊ㄖ锒霞际跬ü匀橄俪枷竦氖只?,能精确地确定病变区域的位置,根据以往的知识和计算机技术对病变的区域进行诊断,从而得出精确的诊断结果。
    乳腺超声图像分割是乳腺超声图像的计算机辅助诊断技术中一项重要步骤。它通过对乳腺超声图像进行分割,能把可疑肿块区域从背景组织中提取出来,精确描绘可疑肿块的边界,为超声医生提供可疑肿块区域作为参考。国内外已有多个课题组进行乳腺超声图像分割技术研究。Horsch等人(K.Horsch,M.L.Giger,L.A.Venta,and C.J.Vyborny,“Automatic segmentation of breast lesions on ultrasound,”Med.Phys.,1652-1659(2001).[6]M.A.Kupinski and M.L.Giger,“Automated seeded lesion segmentation on digital mammograms,”IEEE Trans.On Medical Imaging,vol.17,no.4,510-517(1998))应用阈值来分割乳腺超声图像中的肿块。他们引入高斯约束函数来寻 找肿块边界。其分割结果依赖高斯函数的形状,一些非椭圆形的肿块也被分割成卵形区域。Yu等人(Donghoon Yu,Sooyeul Lee,Jeong Won Lee,and Seunghwan Kim,“Automatic lesion detection and segmentation algorithm on2D breast ultrasound images”提出了一种半径依赖增强调整(RDCA)技术来增强肿块区域,然后利用数学形态学和阈值方法来完成肿块的分割。
    Huang等人(Yu-Len Huang,Yu-Ru Jiang,Dar-Ren Chen,and Woo Kyung Moon,Level Set Contouring for Breast Tumor in Sonography)利用基于水平集的方法来检测乳腺肿块边界。首先利用滤波器来去除噪声和增强肿块边界,类圆形的边界被用来作为水平集的初始边界,最后,使用基于水平集的形变模型来提取乳腺肿块边界。Chang等人(Ruey-Feng Chang,Wen-Jie Wu,Woo Kyung Moon,and Dar-Ren Chen,“Automatic ultrasound segmentation and morphology based diagnosis of solid breast tumors”:this method only used ROI images to segment the tumor.,12.Corsi C,Saracino G,Sarti A,Lamberti C:Left ventricular volume estimation for real-time three-dimensional echocardiography.IEEE TransMed Imaging,21(9):1202–1208,200213.Wang X,Wee WG:A new deformable contour method.In:Image Analysis and Processing,1999.Proceeding International Conference on1999,Venice,Italy,pp430–435.14.Chen YM,Thiruvenkadam S,Tagare HD,Hung F,Wilson D,Geiser EA:On the incorporation of shape priors into geometric active contours.In:Variational and Level Set Methods in Computer Vision,2001.Proceedings.IEEE Workshop on2001,Vancouver,BC,Canada,pp145–152,“Computer-aided diagnosis using morphological features for classifying breast lesions on ultrasound”)综合了图像预处理技术和水平集合的方法进行乳腺肿块分割,但分割算法仅仅针对感兴趣区域的图像,需要人工交互预先选择,属于半自动分割过程,人工选择的区域影响分割的效果。Shan等人(A Fully Automatic Segmentation Method for Breast Ultrasound Image)虽然提出全自动的乳腺肿块分割算法,但其分割效果依赖于图像预处理的结果。若经过预处理后,肿块的边界没有很好保留和增 强,分割结果就变得很破碎或者和周围的组织连在一起。
    黄韫栀等人(基于LevelSet的超声乳腺肿瘤图像的轮廓提取)采用曲率各向异性扩散的方法,在保留主要边界信息的前提下对超声乳腺图像加以平滑,并利用水平集的方法自动提取乳腺肿瘤轮廓,对超声乳腺图像进行肿瘤的自动分割,对于乳腺超声肿瘤的弱边界信息,获得良好的效果。
    然而,现有的技术有的受到噪声的影响,分割结果的边界不够连续和光滑;有的分割结果中单独的肿块区域被分割成几个不连续的区域;有的虽然去除噪声的影响,但分割结果不够精确,把不是肿块区域的点也包括进来。
    发明内容
    本发明提供一种基于中智集合理论和水平集曲线演化的乳腺超声图像分割方法,用以克服现有技术中分割结果不够精确的问题。
    为达到上述目的,本发明提供了一种基于中智集合理论和水平集曲线演化的乳腺超声图像分割方法,包括以下步骤:
    获取乳腺超声二维灰度图像;
    利用中智集合理论对所述乳腺超声二维灰度图像进行滤波处理,去除噪声影响;
    对滤波处理后的图像在中智理论集合中进行模糊聚类,将乳腺肿块候选区域从图像中分割出来;
    将所述乳腺肿块候选区域的边界作为水平集合的初始曲线,进行水平集曲线演化;
    将曲线演化结果的内部区域作为疑似乳腺肿块区域,将该区域赋值为白色,其余区域赋值为黑色,并将该黑白二值图像作为输出图像。
    进一步地,所述利用中智集合理论对所述乳腺超声二维灰度图像进行滤 波处理,去除噪声影响步骤包括:
    将所述乳腺超声二维灰度从灰度集合映射到中智集合中,在中智集合中,映射后的新图像采用三个子集来描述,该三个子集分别为表示对前景目标的隶属度、对噪声的隶属度和对背景的隶属度;
    根据噪声隶属度值对前景目标隶属度矩阵进行alpha方向滤波运算,去除噪声的影响,并且增强肿块边界。
    进一步地,所述对滤波处理后的图像在中智理论集合中进行模糊聚类,将乳腺肿块候选区域从图像中分割出来步骤包括:
    对滤波后的新图像中的每个点用模糊聚类方法进行分类,其中聚类数目为三类,分别为肿块类、乳腺组织类和腺体类,模糊聚类输入的属性值是目标隶属度矩阵中的对应值;
    根据模糊聚类的结果,将肿块类的区域作为乳腺肿块候选区域。
    为达到上述目的,本发明还提供了一种基于中智集合理论和水平集曲线演化的乳腺超声图像分割系统,包括:
    灰度图像获取???,用于获取乳腺超声二维灰度图像;
    中智滤波???,用于利用中智集合理论对所述乳腺超声二维灰度图像进行滤波处理,去除噪声影响;
    区域分割???,用于对滤波处理后的图像在中智理论集合中进行模糊聚类,将乳腺肿块候选区域从图像中分割出来;
    曲线演化???,用于将所述乳腺肿块候选区域的边界作为水平集合的初始曲线,进行水平集曲线演化;
    疑似区域确定???,用于将曲线演化结果的内部区域作为疑似乳腺肿块区域,将该区域赋值为白色,其余区域赋值为黑色,并将该黑白二值图像作 为输出图像。
    进一步地,所述中智滤波??榘ǎ?
    映射单元,用于将所述乳腺超声二维灰度从灰度集合映射到中智集合中,在中智集合中,映射后的新图像采用三个子集来描述,该三个子集分别为表示对前景目标的隶属度、对噪声的隶属度和对背景的隶属度;
    滤波单元,用于根据噪声隶属度值对前景目标隶属度矩阵进行alpha方向滤波运算,去除噪声的影响,并且增强肿块边界。
    进一步地,所述区域分割??榘ǎ?
    分类单元,用于对滤波后的新图像中的每个点用模糊聚类方法进行分类,其中聚类数目为三类,分别为肿块类、乳腺组织类和腺体类,模糊聚类输入的属性值是目标隶属度矩阵中的对应值;
    区域确定单元,用于根据模糊聚类的结果,将肿块类的区域作为乳腺肿块候选区域。
    本发明利用中智集合理论来去除乳腺超声图像的噪声影响,然后再对处理后的图像在中智理论集合中进行模糊聚类,从而完成乳腺肿块候选区域的分割;把分割出来的乳腺肿块候选区域的边界作为初始曲线,利用水平集曲线演化理论进行精细分割,从而使分割结果既去除噪声的影响,又保持了肿块形状的精确和完整。
    附图说明
    为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
    图1为本发明一个实施例的基于中智集合理论和水平集曲线演化的乳腺超声图像分割方法流程图。
    具体实施方式
    下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例?;诒痉⒚髦械氖凳├?,本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明?;さ姆段?。
    图1为本发明一个实施例的基于中智集合理论和水平集曲线演化的乳腺超声图像分割方法流程图。如图所示,该方法包括以下步骤:
    S110,获取乳腺超声二维灰度图像;
    S120,利用中智集合理论对所述乳腺超声二维灰度图像进行滤波处理,去除噪声影响;
    其中,利用中智集合理论对所述乳腺超声二维灰度图像进行滤波处理,去除噪声影响步骤包括:
    将所述乳腺超声二维灰度从灰度集合映射到中智集合中,在中智集合中,映射后的新图像采用三个子集来描述,该三个子集分别为表示对前景目标的隶属度、对噪声的隶属度和对背景的隶属度;
    根据噪声隶属度值对前景目标隶属度矩阵进行alpha方向滤波运算,去除噪声的影响,并且增强肿块边界。
    S130,对滤波处理后的图像在中智理论集合中进行模糊聚类,将乳腺肿块候选区域从图像中分割出来;
    其中,对滤波处理后的图像在中智理论集合中进行模糊聚类,将乳腺肿块候选区域从图像中分割出来步骤包括:
    对滤波后的新图像中的每个点用模糊聚类方法进行分类,其中聚类数目为三类,分别为肿块类、乳腺组织类和腺体类,模糊聚类输入的属性值是目标隶属度矩阵中的对应值;
    根据模糊聚类的结果,将肿块类的区域作为乳腺肿块候选区域。
    S140,将所述乳腺肿块候选区域的边界作为水平集合的初始曲线,进行水平集曲线演化;
    S150,将曲线演化结果的内部区域作为疑似乳腺肿块区域,将该区域赋值为白色,其余区域赋值为黑色,并将该黑白二值图像作为输出图像。
    以下为本发明的一个优选实施例,该实施例结合中智集合理论和水平集曲线演化理论来进行乳腺超声肿块的精确分割,主要步骤如下:
    输入:乳腺超声二维灰度图像
    输出:乳腺肿块黑白二值图像
    1、输入乳腺超声二维灰度图像BUSI;
    2、把图像BUSI从灰度集合映射到中智集合NS中,新图像表示为BUSIns。在NS中,BUSIns用三个子集(T,I,F)来描述,它们分别表示对前景目标的隶属度(T),对噪声的隶属度(I)和对背景的隶属度(F);
    3、根据噪声隶属度值I来对前景目标隶属度矩阵T进行alpha方向滤波运算,来去除噪声的影响,并且增强肿块边界;
    4、对BUSIns中的每个点用模糊聚类进行分类,聚类数目为三类,分别表示肿块类,乳腺组织类,和腺体类。聚类输入的属性值是目标隶属度矩阵T中的值。
    5、根据模糊聚类的结果,把肿块类的区域的边界作为水平集合的初始曲线,然后进行曲线演化。
    6、曲线演化结果的内部区域被作为疑似乳腺肿块区域,把该区域赋值为白色,其余区域为黑色,该图像被作为输出图像BUSIseg。
    经过实验和模拟,上述实施例在实际中完全可行。与同类型的算法相比,本发明实施例的结果优异,不仅把乳腺肿块精确的分割出来,不受超声图像上的斑点噪声影响,另外还保持了乳腺肿块边界的平滑和完整。
    与上述方法实施例相适应,以下为本发明的一个基于中智集合理论和水平集曲线演化的乳腺超声图像分割系统实施例,该系统包括:
    灰度图像获取???,用于获取乳腺超声二维灰度图像;
    中智滤波???,用于利用中智集合理论对所述乳腺超声二维灰度图像进行滤波处理,去除噪声影响;
    区域分割???,用于对滤波处理后的图像在中智理论集合中进行模糊聚类,将乳腺肿块候选区域从图像中分割出来;
    曲线演化???,用于将所述乳腺肿块候选区域的边界作为水平集合的初始曲线,进行水平集曲线演化;
    疑似区域确定???,用于将曲线演化结果的内部区域作为疑似乳腺肿块区域,将该区域赋值为白色,其余区域赋值为黑色,并将该黑白二值图像作为输出图像。
    进一步地,所述中智滤波??榘ǎ?
    映射单元,用于将所述乳腺超声二维灰度从灰度集合映射到中智集合中,在中智集合中,映射后的新图像采用三个子集来描述,该三个子集分别为表示对前景目标的隶属度、对噪声的隶属度和对背景的隶属度;
    滤波单元,用于根据噪声隶属度值对前景目标隶属度矩阵进行alpha方向滤波运算,去除噪声的影响,并且增强肿块边界。
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    区域确定单元,用于根据模糊聚类的结果,将肿块类的区域作为乳腺肿块候选区域。
    针对现有算法的缺点,本发明先采用中智集合理论来去除乳腺超声图像的噪声影响,然后再利用水平集曲线演化理论进行精细分割,从而使分割结果既去除噪声的影响,又保持了肿块形状的精确和完整。
    本领域普通技术人员可以理解:附图只是一个实施例的示意图,附图中的??榛蛄鞒滩⒉灰欢ㄊ鞘凳┍痉⒚魉匦氲?。
    本领域普通技术人员可以理解:实施例中的装置中的??榭梢园凑帐凳├枋龇植加谑凳├淖爸弥?,也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的??榭梢院喜⑽桓瞿??,也可以进一步拆分成多个子???。
    最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

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