[发明专利]一种超声心动图分割算法

权利要求书

1.一种超声心动图分割算法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：对图像进行模糊聚类操作，通过反复迭代优化目标函数实现模糊C均值聚类；

步骤S2：采用水平集方法对步骤S1得到的模糊聚类的结果进行二次分割；

步骤S3：设计可变形状限制模型，引入左心室形状的先验知识，对ROI区进行拟合计算约束分割形状的演变，得到预期的平滑闭合轮廓。

2.根据权利要求1所述的一种超声心动图分割算法，其特征在于：所述步骤S1具体包括以下步骤：

步骤S11：初始化聚类中心：

V＝{v₁.v₂,...v_C}；

步骤S12：计算隶属函数：

${\mathrm{\μ}}_{mn}=\frac{\left|\right|i_n-v_m|{|}^{-2/(l-1)}}{\underset{k=1}{\overset{C}{\Σ}}\left|\right|i_n-v_k|{|}^{-2/(l-1)}},n=1,2,...,N;$

其中，v_m与v_k均为V中元素；N表示图像中所含的像素点数，i_n为图像中某一具体的像素点，l为模糊加权指数，用于控制分割的模糊程度；

步骤S13：更新聚类中心v_i：

$v_i=\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_{mn}^l{i}_n}{\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_{mn}^l},i=1,2,...,c;$

其中，为第n个像素对第m类的隶属度，l为模糊加权指数；

步骤S14：判断步骤S13计算出的聚类中心v_i是否收敛，若未收敛，返回步骤S11。