[发明专利]一种前列腺MRI图像的处理方法

权利要求书

1.一种前列腺MRI图像的处理方法，其特征在于包括以下步骤：

A、建立图像重构模型

其中，s为重构后的图像，E为原始图像，P为相位因子，φ为小波变换算子，φ^H为φ的伴随算子，||·||_TV为全变分正则化项，||·||₁为L1范数，||·||²为L2范数，α和β为正则化参数；

B、使用梯度下降法分别求解α||s||_TV和β||Φ^Hs||₁；

C、划定步骤B中得到的s的三个最优解的共同有效范围，在滑动的共同有效范围内使用收缩算子对s进行逼近求解。

2.根据权利要求1所述的前列腺MRI图像的处理方法，其特征在于：步骤B中，迭代过程中P保持不变，α和β进行迭代更新。

3.根据权利要求2所述的前列腺MRI图像的处理方法，其特征在于：步骤B中，α的迭代更新方法为，

α_k+1＝Ds_k+α_k-ρlog_2(xy)，

其中，D为梯度算子，ρ为非零常数，s_k为第k次迭代后的图像，α_k和α_k+1分别为第k次迭代和第k+1次迭代后的正则化参数，x为第k次迭代后图像的长度，y为第k次迭代后图像的宽度。

4.根据权利要求2所述的前列腺MRI图像的处理方法，其特征在于：步骤B中，β的迭代更新方法为，

β_k+1＝Φ^-1S_k+β_k，

其中，Φ^-1为小波逆变换算子，s_k为第k次迭代后的图像，β_k和β_k+1分别为第k次迭代和第k+1次迭代后的正则化参数。

5.根据权利要求1所述的前列腺MRI图像的处理方法，其特征在于：步骤C中，在对s进行逼近求解时，每次迭代后根据图像中目标区域的分割结果对s最优解的共同有效范围进行更新。

6.根据权利要求5所述的前列腺MRI图像的处理方法，其特征在于：步骤C中，分割图像中的目标区域包括以下步骤，

C1、对图像进行下采样，得到图像特征，然后对图像特征进行上采样，提高图像特征的显著性；

C2、重复步骤C1，直至图像特征的显著性达到预设水平；

C3、将图像特征输入KNN模型，得到的分类结果中与目标区域特征相似度最大的一类即为目标区域。