[发明专利]基于低秩分解的胃部CT图像淋巴结识别系统和方法

摘要

本发明公开了一种基于低秩分解的胃部CT图像淋巴结识别系统和方法，首先根据淋巴结的空间位置和形状特征提取出单幅图像中的疑似淋巴结，然后针对淋巴结和血管难以区分的问题，对每个疑似淋巴结构造局部自适应窗口，根据窗口大小，如果大于11*11，提出基于decolor低秩模型的淋巴结跟踪识别方法，得到疑似淋巴结的起始帧和终止帧，依据首尾帧和面积最大帧的局部区域面积变化来判断是否是淋巴结；如果小于11*11，提出基于区域重叠的淋巴结跟踪识别方法，得到疑似淋巴结的跟踪序列，如序列长度大于10，依据相关特征进行血管的判定，如序列长度小于10，依据相关特征进行淋巴结的判定。本发明能自动有效地识别胃部CT图像中的淋巴结。

主权项

一种基于低秩分解的胃部CT图像淋巴结识别系统，其特征在于：包括：单帧目标提取模块，用于在序列图的每一帧上提取出疑似淋巴结，并对所有疑似淋巴结构造局部自适应窗口；与单帧目标提取模块链接的局部自适应窗口排序模块，用于对序列图上的所有疑似淋巴结的局部自适应窗口依据面积排序；与局部自适应窗口排序模块链接的低秩跟踪模块和区域重叠跟踪模块，其中，低秩跟踪模块用于对大疑似淋巴结在局部区域构造观测矩阵，利用低秩模型进行矩阵分解，得到背景序列和前景序列，在背景序列中快速确定序列首尾帧位置，并对首尾帧位置进行细微调整，最后基于首尾帧和当前帧的区域面积变化来进行淋巴结的判断，区域重叠跟踪模块用于对小疑似淋巴结通过区域重叠匹配跟踪来得到小疑似淋巴结的完整跟踪序列，然后对于长序列依据面积和位移特征识别血管，对于短序列依据面积变化识别淋巴结；与低秩跟踪模块和区域重叠跟踪模块链接的结果输出模块，用于将识别出的结果在原序列图上标注输出。