[发明专利]基于信息融合的肝脏CT影像肿瘤分割方法

权利要求书

1.基于信息融合的肝脏CT影像肿瘤分割方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、取一张肝脏CT影像A，肝脏CT影像A作为输入，通过三维直方图重建模型对图像做平滑与去噪预处理，得到预处理后的肝脏CT图像B；

步骤2、分别提取肝脏CT图像B的光谱、纹理和空间关系三类不同的特征，得到肝脏CT图像B对应的三幅特征图像；

步骤3、对肝脏CT图像B的三幅不同的特征图像的像素进行聚合处理，用改进的区域生长算法检测原始图像A中肿瘤部分的边缘，得到融合后的图像C1；

步骤4、结合形态学运算对步骤3融合后的图像C1中检测到的肿瘤部分的边缘进行后处理操作，形成最终的图像分割结果图A’。

2.根据权利要求1所述的基于信息融合的肝脏CT影像肿瘤分割方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：

使用三维直方图重建模型，消除肝脏CT影像A中像素值间存在的灰度级不均匀性，对肝脏CT影像A做平滑与去噪预处理，消除肝脏CT影像A存在的噪点，得到处理后的肝脏CT图像B。

3.根据权利要求1所述的基于信息融合的肝脏CT影像肿瘤分割方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下步骤实施：

步骤2.1、将步骤1中处理后得到的肝脏CT图像B进行颜色空间变换，将肝脏CT图像B从RGB空间变换到LAB空间，要将RGB空间转换到Lab空间，RGB空间需要先完成到XYZ坐标系的转换及从XYZ坐标系到Lab空间的转换。此步骤得到肝脏CT图像B的光谱特征图B1，肝脏CT图像B的光谱特征图B1中包含亮度特征L和两类颜色特征系数a与b；

步骤2.2、为了增加抗噪性，在LBP的基础上，用经过局部二值模式LBP算子改进后的LTP算子提取肝脏CT图像B的纹理特征图，即在LBP算子中二进制的0和1的基础上，添加-1值，得到LTP算子的三值编码，此步骤得到肝脏CT图像B的纹理特征图B2；

步骤2.3、基于目标边缘检测算法提取图像B的空间关系特征，得到肝脏CT图像B的空间关系特征图B3；

步骤2.4、将三类特征图B1、B2、B3中每个像素点的值进行归一化处理。

4.根据权利要求3所述的基于信息融合的肝脏CT影像肿瘤分割方法，其特征在于，步骤2.1中，Lab的具体表达式如下：

L＝0.2126*R+0.7152*G+0.0722*B (1)

a＝1.4749*(0.2213*R-0.3390*G+0.1177*B)+128 (2)

b＝0.6245*(0.1949*R+0.6057*G-0.8006*B)+128 (3)

其中，L、a、b是Lab颜色空间中的亮度通道分量和颜色通道分量，L代表亮度，a代表绿色到红色的分量，b代表蓝色到黄色的分量；R、G、B是RGB颜色空间经过Gamma校正后的红、绿、蓝三种色彩分量。

5.根据权利要求3所述的基于信息融合的肝脏CT影像肿瘤分割方法，其特征在于，所述步骤2.2中对纹理特征提取的表达式如下：

式(4)中LTP_P，R是LTP算子的旋转不变量，P是与中心像素相邻的像素的数量，R是邻域窗口的半径；i_p表示与半径圆之上的中心像素点相邻的像素点的灰度值，i_p∈(0，1，2……P-1)，i_c表示半径圆之上的中心像素点的灰度值。