[发明专利]三维医学图像分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种三维医学图像的分割方法，特别是涉及一种基于多区域收 缩扩展碰撞策略的三维医学图像分割方法。

背景技术

在医学领域中，三维医学图像分割用于对三维医学图像中的感兴趣区域或 病变区域进行分割，用于观察和分析感兴趣区域或病变区域的形态、特征和其 他病理情况，以及进行三维医学图像的重构和融合等。特别是针对心脏的医学 图像，需要同时对心脏医学图像的多个区域进行分割提取，例如左右心房或左 右心室的分割。

一般来说，大多数的医学图像分割方法基本都基于CT/MRI序列图像，进 行二维空间上的图像分割，再根据序列二维空间的分割数据，进行三维重构。 其中特别的是各类图像分割方法基本是只针对单一区域进行分割，而不能同时 对具有一定连通性的多区域进行分割。由于人体解剖结构的复杂性、组织器官 形状的不规则性以及不同个体的差异性，一般的医学图像分割方法在进行多区 域分割时，在合理性、效果和效率方面并不理想。

基于阈值的医学图像分割方法的基本特点是通过人工或自适应的方法来确 定一个或一系列图像灰度阈值，再对医学图像进行基于灰度阈值的二值化变换。 在二值化的图像中，低于阈值的图像区域为背景区域，而高于阈值的图像区域 为感兴趣区域，从而达到图像分割的目的。该方法的问题和缺陷在于：

1)精确阈值确定难度大，医学图像的差异性导致阈值的差异性；

2)在图像多区域的灰度阶数大致相同的情况下，不能准确判别出不同区域 的特性，更不能达到分割的效果；

3)在图像多区域的灰度阶数有明显差异情况下，单一灰度阈值对不同区域 的判别效果下降，甚至会损害分割区域的图像质量。

基于区域生长法的医学图像分割的基本特点是能过交互式设置区域生长种 子点，从种子点出发，迭代搜索图像，将种子点像素相邻的相似像素合并到种 子像素所在区域。刘英喜等人在《重庆邮电学院学报》第16卷第4期发表的《基 于区域生长法的医学图像分割研究》中描述了一种基于区域生长法的改进方法， 该方法较好的解决了对图像指定单一区域分割，该论文的公开内容在此引入以 供参考。区域生长法存在如下问题：

1)区域生长法只能针对单一区域或不具有连通性的多区域进行分割。在具 有一定连通性的多区域情况下，区域生长法无法判别多区域连通的边缘，也就 不能达到多区域分割的目的；

2)区域生长法在图像灰度不均匀、差异较大的情况下，会造成图像分割和 提取不准确的现象。

在《软件学报》第13卷第6期的《An Algorithm for Segmentation of Medical Image Series Based on Active Contour Model》中描述了一种序列医学图像的 主动轮廓分割方法，该论文的公开内容在此引入以供参考。基于主动轮廓模型 的医学图像序列分割方法是参数形变方法的一种，通过定义内能量与外能量来 模拟物理的力学原理，用能量最小化作为框架，达到对序列图像的分割。基于 主动轮廓模型的医学图像序列分割方法的缺点为：

1)能量特性运算容易陷入局部极小化；

2)对形状变化较大的图像感兴趣区域的分割不理想，存在过度分割现象；

3)对序列图像中感兴趣区域的形状存在分离或合并时，无法准确跟踪、分 割和提取。

朱付平等人在《软件学报》第13卷第9期发表的《基于Level Set方法的 医学图像分割》中提到基于水平集方法的医学图像分割方法，该论文的公开内 容在此引入以供参考。水平集方法是一种简单有效的计算和分析二维或三维空 间中曲线和曲面运动的方法，其主要思想是将曲线、曲面和图像演化为更高维 的超平面水平集，演化速度即是曲率函数。基于水平集的医学图像分割算法具 有一定的优势，是处理封闭运动界面随时间演化过程中几何拓扑变化的有效方 法。在针对多个区域三维分割的领域中，水平集方法仍然存在不能同时对图像 中的多个具有一定连通性的区域进行有效分割的缺陷。

A·伊本塞等人的中国专利97110768描述了一种用于图像分割的方法，该 专利的公开内容在此引入以供参考。在图像范围内，将该图像分成由相邻像素 所组合的区域，其特点在于：利用像素的色度值为构成区域；图像中具有相似 色度值的那些相邻的像素被组合成相关的区域；一个区域中的所有像素具有共 同的色度值。