[发明专利]基于多尺度加权相似性测度的CT图像肝脏分割方法及系统

摘要

本发明公开一种基于多尺度加权相似性测度的CT图像肝脏分割方法及系统，能够实现肝脏区域的精确分割。所述方法包括：S101、读取训练图像集和待分割图像；S102、将读取的图像数据进行预处理；S103、在待分割图像中的初始边界，在待分割图像中肝脏边界周围提取超像素；S104、以待分割图像上每个超像素的中心点为中心，选择一定邻域内的所有像素点作为测试块，在训练图像上选取相同位置相同大小的多尺度图像块作为训练块，得到训练块集；S105、计算测试块与训练块集的相似性测度，以此得到待分割图像中肝脏边界周围每个超像素属于肝脏的先验概率；S106、结合先验模型与待分割图像，修改随机游走的图模型权值，实现待分割图像中肝脏的分割。

主权项

1.一种基于多尺度加权相似性测度的CT图像肝脏分割方法，其特征在于，包括：S101、读取训练图像集和待分割图像，其中，所述训练图像集中的图像和待分割图像为肝脏的CT图像；S102、将读取的图像数据进行预处理；S103、通过配准方法将所述训练图像与待分割图像作全局配准得到肝脏在所述待分割图像中的初始边界，并在所述待分割图像中肝脏边界周围提取超像素；S104、以所述待分割图像上每个超像素的中心点为中心，选择一定邻域内的所有像素点作为测试块，在所述训练图像上选取相同位置相同大小的多尺度图像块作为训练块，得到训练块集；S105、计算所述测试块与训练块集的相似性测度，以此为权重构建融合目标函数得到所述训练块集对应于所述待分割图像的稀疏加权系数，从而得到所述待分割图像中肝脏边界周围每个超像素属于肝脏的先验概率；S106、结合先验模型与所述待分割图像，修改随机游走的图模型权值，实现所述待分割图像中肝脏的分割；由于所述待分割图像的肝脏边界区域Vu‑edge为一个环形区域，对于Vu‑edge的内部区域，根据所述待分割图像与训练图像集间的对应关系，确定该区域里的像素点均属于肝脏，则该内部区域的像素点属于肝脏的概率为1，同理，对于Vu‑edge的外部区域，该区域里的像素点为非肝脏区域的确信点，则该外部区域的像素点属于肝脏的概率为0，则计算获得所述待分割图像对应的肝脏先验模型；对于所述待分割图像Vu，在其对应的肝脏先验模型中，随机选取一定数量属于肝脏的概率为1的像素点为肝脏区域的种子点；同样选取概率为0的像素点为非肝脏区域的种子点，利用已标记的种子点，通过建立目标函数并求解。