[发明专利]骨骼CT图像的骨骼边缘提取方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种骨骼CT图像的骨骼边缘提取方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

接收用户输入的骨骼CT图像骨骼边缘提取请求，所述骨骼边缘提取请求中包括对应的骨骼CT图像；

根据所述骨骼边缘提取请求，使用预设的数据拟合函数对所述骨骼CT图像的灰度数据进行拟合，得到所述骨骼CT图像的数据拟合曲线；

根据所述骨骼CT图像的所述数据拟合曲线，计算所述骨骼CT图像中骨骼边缘区域的灰度均值；其中，拟合得到所述骨骼CT图像的所述数据拟合曲线之后，首先根据灰度值的大小，从所述骨骼CT图像的所述数据拟合曲线中获取骨骼边缘区域对应的曲线段，然后根据获取的所述曲线段对应的数据，计算骨骼CT图像中骨骼边缘区域的灰度均值；

根据所述计算得到的灰度均值，对预设的骨骼边缘检测算法的高阈值参数和低阈值参数进行设置，使用所述骨骼边缘检测算法对所述骨骼CT图像进行边缘提取。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用预设的数据拟合函数对所述骨骼CT图像的灰度数据进行拟合的步骤，包括：

使用混合数据拟合函数对所述骨骼CT图像中的骨骼边缘区域灰度数据、骨髓区域灰度数据、肌肉区域灰度数据及背景噪声区域灰度数据进行拟合；

其中，所述w_Gl为混合数据拟合函数中各个函数所占的比例，l＝1,2,3,4，且所述w_Gl满足所述f_Gl(x)表示所述混合数据拟合函数中的所述各个函数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，使用预设的数据拟合函数对所述骨骼CT图像的灰度数据进行拟合的步骤之前，所述方法还包括：

对所述数据拟合函数中的参数进行初始估计，并对所述初始估计得到的参数进行优化，所述参数包括所述数据拟合函数中各个高斯函数的参数以及所述各个高斯函数在所述数据拟合函数中的权重。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述骨骼边缘检测算法对所述骨骼CT图像进行边缘提取的步骤，包括：

使用预设的滤波算法对所述骨骼CT图像进行平滑去噪处理；

计算所述去噪后骨骼CT图像中各个像素点的灰度梯度的幅值和方向，对所述灰度梯度幅值进行非极大值抑制操作；

根据所述非极大值抑制操作后的灰度梯度幅值，将所述骨骼CT图像的像素点划分为强边缘点、弱边缘点和非边缘点；

从所述弱边缘点中获取与所述强边缘点相连接的弱边缘点，将所述获取的与所述强边缘点相连接的弱边缘点和所述强边缘点设置为所述骨骼CT图像的边缘点；

对所述边缘点执行连接操作，得到所述骨骼CT图像的边缘。

5.一种骨骼CT图像的骨骼边缘提取装置，其特征在于，所述装置包括：

请求接收单元，用于接收用户输入的骨骼CT图像骨骼边缘提取请求，所述骨骼边缘提取请求中包括对应的骨骼CT图像；

数据拟合单元，用于根据所述骨骼边缘提取请求，使用预设的数据拟合函数对所述骨骼CT图像的灰度数据进行拟合，得到所述骨骼CT图像的数据拟合曲线；

均值计算单元，用于根据所述骨骼CT图像的所述数据拟合曲线，计算所述骨骼CT图像中骨骼边缘区域的灰度均值；其中，拟合得到所述骨骼CT图像的所述数据拟合曲线之后，首先根据灰度值的大小，从所述骨骼CT图像的所述数据拟合曲线中获取骨骼边缘区域对应的曲线段，然后根据获取的所述曲线段对应的数据，计算骨骼CT图像中骨骼边缘区域的灰度均值；以及

边缘获取单元，用于根据所述计算得到的灰度均值，对预设的骨骼边缘检测算法的高阈值参数和低阈值参数进行设置，使用所述骨骼边缘检测算法对所述骨骼CT图像进行边缘提取。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述数据拟合单元包括：

数据拟合子单元，用于使用混合数据拟合函数对所述骨骼CT图像中的骨骼边缘区域灰度数据、骨髓区域灰度数据、肌肉区域灰度数据及背景噪声区域灰度数据进行拟合；

其中，所述w_Gl为混合数据拟合函数中各个函数所占的比例，所述l＝1,2,3,4，且所述w_Gl满足所述f_Gl(x)表示所述混合数据拟合函数中的所述各个函数。