[发明专利]软组织核磁图像自适应外力水平集自动分割及实现方法

权利要求书

1.一种软组织核磁图像的自适应外力水平集自动分割方法，其特征在于：包括如下步骤：

1)在交互式操作情况下，对人体软组织核磁共振序列二维医学图像按照图像序列和输入的灰度阈值进行初始轮廓框选，选取符合灰度阈值的目标区域组织；

2)对二维软组织核磁共振图像进行二维空间内的高斯滤波平滑，并计算平滑后图像的梯度信息，首先采用高斯核函数对原始图像进行平滑滤波，去掉图像背景中的高频噪声，然后计算平滑滤波后图像的梯度信息；

3)设置曲线演化引导函数，使演化曲线根据初始框选轮廓的形状自适应调整演化方向；

4)设置边界停止函数，开始曲线演化运算，如果演化曲线收敛到目标边界，则分割结束；否则返回步骤3)的曲线演化，继续进行迭代，如果演化曲线越过目标区域边界进入下一步骤；

5)如果演化曲线越过目标区域边界，则对边界停止函数参数进行调整，然后返回步骤3)曲线演化，重新迭代，直到演化曲线收敛到目标区域边界为止。

2.根据权利要求1所述的一种软组织核磁图像的自适应外力水平集自动分割方法，其特征在于，步骤1)所述的初始轮廓只需要包含任意目标区域像素点，初始轮廓的形状可随意选取。

3.根据权利要求1所述的一种软组织核磁图像的自适应外力水平集自动分割方法，其特征在于，步骤2)所述的计算平滑后图像的梯度信息是：

原始图像函数为I(x，y)，高斯核函数为G_σ， 其中σ为标准方差；平滑滤波后的图像为I′，I′＝G_σ*I(x，y)，其梯度信息为 

4.根据权利要求1所述的一种软组织核磁图像的自适应外力水平集自动分割方法，其特征在于，步骤3)所述的曲线演化引导函数是根据实际图像中物体边缘处两侧二阶微分符号相反，一阶微分的极值点对应于二阶微分中的零交叉点的特性而提出的，根据这一特性，定义水平集曲线演化引导函数：

f_indicator(I)＝kgsign(I″)g(const+|I′|)

其中，sign(I″)表示原始图像I的二阶微分符号，第二项用于加快曲线在目标边界附近的演化速度，常数项const≥1用于保证即使在绝对平滑的区域演化速度仍大于零。

5.根据权利要求1所述的一种软组织核磁图像的自适应外力水平集自动分割方法，其特征在于，步骤4)所述的边界停止函数的设置公式：

其中，G_σ*I表示用高斯核函数G_σ对图像I进行平滑滤波， 表示对平滑后的图像求梯度，阈值参数ξ可根据待处理图像的分辨率、灰度等参数进行调整，控制演化曲线最终停止在正确的位置；当选定阈值ξ后，在指定梯度区间外(即 )的边界函数值恒为零。

6.根据权利要求1所述的一种软组织核磁图像的自适应外力水平集自动分割方法，其特征在于，步骤5)所述的对边界停止函数参数进行调整，是在快速变分模型框架下，将曲线演化引导函数加权到演化外力项，并引入新的边界停止函数，得到一种新的自适应外力水平集自动分割模型，算法通过最小化下述能量泛函实现：

ε(φ)＝αgg_ξgLength(C)+βgf_indicatorgg_ξgS(C)+vgP_SDF(φ)

其中φ为高一维的水平集函数，在快速变分模型框架下，将曲线演化引导函数加权到演化外力项，并引入新的边界停止函数，得到一种新的自适应外力水平集自动分割模型，算法通过最小化所述的能量泛函实现；

利用变分法计算能量泛函ε相对于φ的一阶变分，则有：

若泛函ε取极值，则函数φ满足欧拉-拉格朗日方程 添加时间变量t，最小化能量泛函ε的梯度下降流为：

其中，第一项为加权弧长项，保持迭代过程中曲线的平滑性；第二项为自适应外力项，根据演化曲线与目标边界的相互位置关系自动调整曲线的推进方向，保证演化曲线始终朝着目标的边界逼近；第三项用于保持演化函数的符号距离函数特性；α，β，γ为各项的加权系数，δ(φ)为德拉克函数，用以检测水平集函数φ的零水平集。