[发明专利]基于随机森林的股骨头图像分割装置及分割方法

说明书

本发明提供一种基于随机森林的股骨头图像分割装置及分割方法，包括：存储包含股骨头的第一图像；粗搜索第一图像选出与股骨头匹配性最高的候选区域；在股骨头边界设置多个轮廓点，对轮廓点位置求平均，得到平均轮廓形状，设定与平均轮廓形状外切的目标区域，轮廓点在目标区域的映射的形状作为迭代初始的轮廓形状；根据分裂参数构建前一次迭代后轮廓形状的每个轮廓点的树，得到每个轮廓点对应的局部二值特征；通过上一次迭代后每个轮廓点对应的局部二值特征对全局线性回归器进行训练，确定形状增量，结合上一次迭代后轮廓形状，确定此次迭代轮廓形状，将最终迭代次数的轮廓形状作为分割结果。上述装置和方法能够自动化分割第一图像的股骨头区域。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，更具体地，涉及一种基于随机森林的股骨头图像分割装置及分割方法。

背景技术

在传统医疗概念中，疾病的诊断都是根据医生实际观察患者的身体特征以及患病反应来确定，中医讲究“望闻问切”，西医讲究“视触叩听”，二者皆依赖于医护人员的实际观察来做出诊断。1895年，德国物理学家伦琴发现X射线，并把X射线用于人体检查，开启了放射医学的先河，从此，医疗成像技术开始迅速发展，医疗影像也作为一种重要的辅助工具来进行疾病的诊断。随着科学技术的发展，医学影像发展很快，新的医学影像设备不断出现，这使得医学影像检查和治疗在临床诊断和治疗中的作用越来越大，应用范围不断扩展，同时，对从业人员的要求也越来越高。目前，我国放射科医生的缺口较大，难以满足我国庞大的医疗市场需求。因此，结合医疗影像，借助计算机辅助工具的医疗影像诊断已经成为当下医疗产业发展的新兴技术。

传统的医疗影像诊断技术主要利用数字化医疗影像处理技术，着眼于灰度特性、能量特性、频率特性等进行简单的目标区域分割与提取，这种方法原理简单，速度较快，但过度依赖于图像质量，抗噪性差，适用范围具有很大的局限性。在骨骼特征较为复杂的髋关节X光片分割过程中，原有技术或多或少需要人为的操作或者干预，难以做到完全自动化。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种对股骨头图像进行自动化处理的基于随机森林的股骨头图像分割装置及分割方法。

根据本发明的一个方面，提供一种基于随机森林的股骨头图像分割装置，包括：

图像存储部，用于存储多个包含股骨头的第一图像；

粗搜索部，分别对第一图像进行检索，选出与股骨头匹配性最高的候选区域；

精搜索部，包括平均模块、设定模块、随机森林模块和全局线性回归模块，其中：

平均模块，在各第一图像的候选区域内的股骨头边界上设置多个轮廓点，对多个轮廓点的位置求平均，得到平均轮廓形状，设定与平均轮廓形状外切的目标区域，各第一图像的轮廓点在目标区域的映射的形状作为迭代初始的轮廓形状；

设定模块，设定全局线性回归模块的迭代次数和随机森林模块的分裂参数；

随机森林模块，每一次迭代中，根据分裂参数分别构建前一次迭代后轮廓形状的每个轮廓点的树，得到每个轮廓点对应的局部二值特征；

全局线性回归模块，在每一次迭代中，通过上一次迭代后轮廓形状的每个轮廓点对应的局部二值特征根据下式(1)对全局线性回归器进行训练，通过下式(2)确定形状增量，根据形状增量和上一次迭代后的轮廓形状，根据下式(3)确定此次迭代的轮廓形状，将最终迭代次数的轮廓形状作为分割结果，

ΔS^t＝W^tΦ^t(I,S^t-1) (2)

S^t＝S^t-1+ΔS^t (3)