[发明专利]一种基于多图谱标签融合的医学图像自动分割方法

摘要

本发明公开了一种基于多图谱标签融合的医学图像自动分割方法，具体包括以下步骤：首先通过图谱配准使图谱灰度图像和图谱标签图像映射到目标图像；然后通过标签搜索区域设置和待融合图像块预选步骤选出与目标图像块相似度较高的图谱图像块，避免不相似的图谱图像块对融合结果造成影响；最后通过建立稀疏表示模型和目标像素点标签分配步骤获得最终图像分割结果，并在目标像素点标签分配过程中根据获得的融合信息动态设置二值化阈值，目的是减少标签分配错误的像素点数目，提高分割精度。本发明方法能够获得可重复的结果，并且不受人的主观因素影响。

主权项

1.一种基于多图谱标签融合的医学图像自动分割方法，包括如下步骤步骤一、图谱配准：给定目标组织的图谱，所述图谱包含N张图谱灰度图像F_i,i＝1,2…N和与图谱灰度图像F_i相对应的图谱标签图像L_i,i＝1,2…N，所述L_i为手动从F_i中标记出目标组织的图像，将目标图像T分别与每张F_i进行配准，所述图谱配准具体过程为：首先对T和F_i,i＝1,2…N进行像素值归一化处理，然后采用全局仿射变换模型对T与F_i进行初步配准，根据获得的仿射变换参数对L_i,i＝1,2…N进行形变，保存形变后的图谱灰度图像F_i′和形变后的图谱标签图像L_i′；最后采用自由形变模型FFD对T与F_i′进行精确配准，根据获得的变形场对L_i′进行形变，保存形变后的图谱灰度图F_i″和形变后的图谱标签图L_i″；步骤二、标签融合：标签融合包括标签搜索区域设置，待融合图像块预选，建立稀疏表示模型和目标像素点标签分配四个过程，最终获得目标图像的分割结果；所述标签搜索区域设置方法为：1)假设T包含n个像素点，以像素点x_p,p＝1,2…n为中心选定3*3大小的矩形图像块作为x_p的目标图像块并以x_p为中心选择大小为L_s×W_s的矩形区域作为搜索区域φ_p；2)分别根据φ_p中每个像素点x_j,j∈φ_p建立图谱灰度图像块和图谱标签图像块与的建立规则如下：分别以位于F_i″和L_i″中位置x_j处的像素点为中心选定3*3大小的矩形图像块作为和所述待融合图像块预选方法为：1)计算与的相似度，相似度计算公式为：公式(1)中a为图像块中像素点标号，每个图像块包含9个像素点，Tx_a为中像素点a的灰度值，为的像素点平均灰度值，Fx_a为中像素点a的灰度值，为的像素点平均灰度值，α,β为权重系数；公式(2)中，表示像素值为的像素点在T中的分布概率，表示像素值为的像素点在F_i″中分布概率，为T中像素值为的像素点个数，为F_i″中像素值为的像素点个数；2)设定阈值st，如果S＞st，则选择该以及相应的作为待融合图像块。