[发明专利]一种基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法及装置

权利要求书

1.一种基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取表征前列腺形状的平均轮廓；

S2、获取待分割的前列腺超声图像，将所述前列腺超声图像与所述平均轮廓在同一个平面上进行显示，再对所述平均轮廓进行变形处理，以使变形处理后的轮廓与所述前列腺超声图像上的前列腺真实边界初步吻合；

S3、通过法向量对比度边界算法将变形处理后的轮廓上的各个点调整到所述前列腺超声图像上的灰度值突变处，得到粗分割轮廓；

S4、检测并剔除所述粗分割轮廓上的位置异常点；

S5、将剔除位置异常点后的粗分割轮廓上的各个点依次连接，得到最终的前列腺超声图像分割轮廓。

2.根据权利要求1所述的基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法，其特征在于，所述步骤S1中，获取表征前列腺形状的平均轮廓，具体包括如下步骤：

S11、选定一定数量的人工勾勒的典型前列腺边界轮廓；

S12、按一定顺序对各个所述边界轮廓进行等间隔采样，得到若干个边界轮廓点集，根据各个边界轮廓点集，得到表征前列腺形状的平均轮廓。

3.根据权利要求2所述的基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法，其特征在于，所述步骤S12中，按一定顺序对各个所述边界轮廓进行等间隔采样，得到若干个边界轮廓点集，根据各个边界轮廓点集，得到表征前列腺形状的平均轮廓，具体包括：

S121、对各个边界轮廓，以边界轮廓的中点正上方的轮廓点作为起始点，按逆时针方向等间距选取预设数量的边界轮廓点，得到若干个边界轮廓点集，设第i个边界轮廓上第j个点的坐标为(x_ij，y_ij)；

S122、按以下公式求取平均轮廓上各个点的坐标

其中，i个边界轮廓的序号，n为边界轮廓的数量，j为轮廓点的序号。

4.根据权利要求1所述的基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法，其特征在于，所述步骤S2中，对所述平均轮廓进行变形处理中，变形处理的方法包括缩放、平移、旋转中的至少一者。

5.根据权利要求1所述的基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法，其特征在于，所述步骤S3中，通过法向量对比度边界算法将变形处理后的轮廓上的各个点调整到所述前列腺超声图像上的灰度值突变处，得到粗分割轮廓，具体包括如下步骤：

S31、对变形处理后的轮廓上的各个点均作法向量，提取各个点对应的法向量在所述前列腺超声图像上经过的各个像素点的灰度值，并按顺序组合成灰度值列表；

S32、选取一个点，在灰度值列表中，计算位于选取点一侧预设长度范围内的第一灰度值总和，再计算位于选取点的另一侧预设长度范围内的第二灰度值总和，得到选取点两侧的灰度值差值；

S33、沿着法向量方向移动该选取点，每次移动到位后均计算选取点两侧的灰度值差值，将选取点调整到灰度值差值最大的点位；

S34、对变形处理后的轮廓上的其他点依次按照步骤S32及步骤S33进行处理，得到粗分割轮廓。

6.根据权利要求1所述的基于异常点检测的前列腺超声图像分割方法，其特征在于，所述步骤S4中，检测并剔除所述粗分割轮廓上的位置异常点，具体包括如下步骤：

S41、根据所述粗分割轮廓，得到所述粗分割轮廓的中心点的坐标；

S42、按一定顺序依次计算所述粗分割轮廓上各个点与所述中心点的欧氏距离，得到关于欧氏距离与轮廓点的编号的函数关系；

S43、求取关于欧氏距离与轮廓点的编号的函数在各个编号处的梯度，当梯度满足预设关系时，则认定该编号处的轮廓点为位置异常点；

S44、在所述粗分割轮廓上剔除该位置异常点。