[发明专利]基于T2-MRI和DW-MRI的宫颈癌图像自动分割方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于T2加权的核磁共振成像T2-MRI和弥散加权的核磁共振成像DW-MRI的宫颈癌图像自动分割方法。

背景技术

宫颈癌是严重威胁女性生命健康的常见恶性肿瘤之一。宫颈癌的准确分割，对预防、诊断和治疗宫颈癌有着重要的临床意义和应用价值。

随着影像学技术的发展，医学图像分割已经成为医学图像分析领域里关键和具有挑战性的问题。而宫颈癌分割又由于复杂的人体腹部组织结构变得尤为复杂，单一成像模式T2-MRI不能完全显示宫颈癌的有效信息。如图1(a)和(b)分别为宫颈癌病人腹部的T2-MR图像和DW-MR图像，宫颈位于膀胱和直肠的中间。从图1(a)可以看出，T2-MR图像具有较高空间分辨率，肿瘤边界比较清晰，但是宫颈的正常组织、肿瘤、膀胱壁和直肠相互之间都有较严重的强度重叠；从图1(b)可以看出在DW-MR图像中肿瘤具有明显较高的灰度值，但是其分辨率低，肿瘤边界较模糊。因此单一成像模式下的宫颈癌分割的自动实现是相当困难的，一些常规的方法例如区域增长和阈值等都无法很好的分割肿瘤。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于T2-MRI和DW-MRI的宫颈癌图像自动分割框架以及利用联合最大后验概率(CMAP)精确分割宫颈癌肿瘤区域的方法，从而进行准确的宫颈癌分割。

为达到上述目的，一种基于T2加权的核磁共振成像T2-MRI和弥散加权的核磁共振成像DW-MRI的宫颈癌图像自动分割方法，包括：

步骤1：利用非线性配准方法将DW-MR图像配准到T2-MR图像，并对配准后的DW-MR图像进行分类；

步骤2：采用非线性各向异性扩散滤波技术对T2-MR图像进行滤波，分割出膀胱和直肠，并利用膀胱和直肠的分割结果将感兴趣区分割出来；

步骤3：对T2-MR图像的感兴趣区和DW-MR图像采用联合最大后验概率CMAP的方法进行肿瘤的精确分割。

本发明充分利用了T2-MR图像和DW-MR图像的有效信息，可以有效地克服T2-MR图像中的噪声、局部容积效应和强度重叠的影响，是一种精确有效的宫颈癌分割方法，对预防、诊断和治疗宫颈癌有着重要的临床意义和应用价值。

附图说明

图1是宫颈癌病人的解剖结构图，(a)是T2-MR图像；(b)是DW-MR图像；

图2是基于T2-MRI和DW-MRI的自动分割框架图；

图3是最大后验概率方法(CMAP)的流程图；

图4是基于T2加权的核磁共振成像(T2-MRI)和弥散加权的核磁共振成像(DW-MRI)的宫颈癌图像自动分割框架实验效果图，(a)是原图；(b)红色轮廓线内为包含肿瘤和正常组织的感兴趣区；(c)配准到T2-MR图像的DW-MR图像；(d)只在T2-MR图像上采用MAP方法的宫颈癌分割结果(即β＝0时)；(e)在T2-MR图像和DW-MR图像上采用CMAP方法的宫颈癌分割结果(即β＝1时)；(f)专家手工分割结果。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

本发明的核心思想是一种基于T2加权的核磁共振成像(T2-MRI)和弥散加权的核磁共振成像(DW-MRI)的宫颈癌图像自动分割框架以及利用联合最大后验概率(CMAP)精确分割宫颈癌肿瘤区域的方法，具体步骤包括：首先，利用非线性配准方法将DW-MR图像配准到T2-MR图像(这里采用互信息配准方法作为示例)，并对配准后的DW-MR图像进行分类；然后采用非线性各向异性扩散滤波技术对T2-MR图像进行滤波(这里采用P-M非线性各向异性扩散滤波作为示例)，接着分割出膀胱和直肠，并利用膀胱和直肠的分割结果将感兴趣区(包含正常组织和肿瘤)分割出来；最后对T2-MR图像的感兴趣区和DW-MR图像采用联合最大后验概率(CMAP)的方法进行肿瘤的精确分割。

以下结合具体的实施例对根据本发明提供的这种基于T2加权的核磁共振成像(T2-MRI)和弥散加权的核磁共振成像(DW-MRI)的宫颈癌图像自动分割框架以及利用联合最大后验概率(CMAP)精确分割宫颈癌肿瘤区域的方法进行详细描述。如图2所示为本发明提供的基于T2加权的核磁共振成像(T2-MRI)和弥散加权的核磁共振成像(DW-MRI)的宫颈癌图像自动分割框架的流程图，该方法包括以下步骤：

步骤1：利用非线性配准方法(如互信息配准方法、Demons算法等)将DW-MR图像配准到T2-MR图像，并对配准后的DW-MR图像进行分类；