[发明专利]一种鲁棒的交互式医学图像分割方法

权利要求书

1.一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)在OCT图像中预分割出视网膜病灶所在的窗口；

(2)在所述窗口内设置两个固定的脚点，形成待分割窗口；在所述待分割窗口内利用活动轮廓模型进行迭代收缩完成分割；

活动轮廓模型的模糊能量函数如公式(I)所示：

公式(I)中，E表示模糊能量值；x表示整个图片范围内的像素点，y表示整个图片范围内的像素点；x、y分别表示不同次处理过程中针对的整个图片范围内的像素点；u(x)表示针对整个图片范围内的像素点x的伪水平集函数；α表示调节图像信息能量参数；β表示调节伪水平集函数惩罚信息的参数；λ₁表示调节分割区域内能量的参数；λ₂表示调节分割区域外能量的参数；I(x)表示图像在x像素点处的灰度值，D^vI(x)表示对像素点x的图像做v阶分数阶微分增强；Ω表示x和y图像定义域；m是模糊隶属度的加权指数；K_σ(y-x)表示y-x的高斯核函数，标准偏差为σ，用于控制待分割窗口的局部范围；f₁(y)和f₂(y)均为局部模糊聚类中心函数，f₁(y)用来计算y邻域内零水平集内的局部灰度均值；f₂(y)用来计算y邻域内零水平集外的局部灰度均值；f₁(y)和f₂(y)的定义如公式(II)和(III)所示：

为惩罚函数，是一个双井势能函数，用于自动调节图像隶属度并确保隶属度范围属于[0，1]之间；求解模糊能量函数E最小值的过程就是迭代收缩完成分割的过程。

2.根据权利要求1所述的一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，其特征在于，步骤(2)中，固定f₁(y)和f₂(y)不变，然后求出使得E最小的u(x)，得到u(x)随时间t演化，如公式(IV)如示：

公式(IV)中，表示伪水平集函数u(x)对时间t求偏导，得到u(x)随时间t的演化；

采用有限差分离散算法分割求解公式(IV)。

3.根据权利要求2所述的一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，其特征在于，步骤(2)中，在对图像进行迭代收缩完成分割的过程中，采用高斯平滑方法对公式(IV)中的伪水平集函数u(x)进行平滑，平滑过程中第k次迭代的近似解u(x)^k和第k+1次迭代的近似解u(x)^k+1满足的关系：

u(x)^k+1＝K_ξu(x)^k (V)，

在公式(V)中，K_ξ表示标准偏差为ξ的高斯核函数，k表示迭代次数。

4.根据权利要求3所述的一种鲁棒的交互式医学图像分割方法，其特征在于，ξ＝0.5。