[发明专利]一种基于OCT图像的水肿区域分割模型

权利要求书

1.一种基于OCT图像的水肿区域分割算法，其特征在于，包括如下步骤：

1)图像预处理，采用高斯滤波对待分割的OCT图像进行预处理；

2)水肿区域粗分割，基于K-means算法对OCT图像进行粗分割，得到OCT图像的感兴趣区域；

3)水肿区域细分割，将OCT图像的感兴趣区域的作为初始边界，基于改进的水平集算法对OCT图像进行细分割；

所述水肿区域粗分割基于K-means算法，其方法如下：

对于给定的样本集合X＝{x₁,x₂,...,x_n}，随机制定K个聚类中心C₁,C₂,...,C_K，然后对每一个样本x₁，找到离它最近的聚类中心C_v，并将其分配到C_v所标明类，再将上一次迭代返回的每一个C_w移动到其标明的类的中心，并计算偏差D，直到D收敛，则返回聚类中心并终止算法；

所述水肿区域的细分割基于改进的水平集算法，其方法如下：

水平集方程为：

其中，φ为水平集函数，t为演化时间；V(C)为曲线C演化的速度函数；采用符号距离函数SDF作为初始水平集函数，如公式(3)所示，SDF函数构造如下：

其中，Ω₁为曲线C所包围的内部区域，Ω₂为曲线C以外的区域；s为曲线C的参变量；d((x,y),C(s,t))表示坐标(x,y)到曲线C(s,t)的距离；

水平集方程的推导过程如下：

演化曲线C(s,t)可利用零水平集函数来表示，则有：

φ(C(s,t),t)＝0 (4)

基于全微分原理对时间t求导，可得：

基于曲线演化理论，闭合曲线C(s,t)的运动方程为：

其中，V(C)可为常值，亦可为变量；闭合曲线C的内单位法向量N可写为：

将演化曲线C的方程式(5)和内单位法向量N的计算方程(7)代入方程式(6)中，即可推导得出水平集方程(2)。