[发明专利]基于图像金字塔融合的肺部肿瘤CT影像3D分割方法

摘要

本发明提出了一种基于图像金字塔融合的肺部肿瘤CT影像3D分割方法，用于解决现有技术中肺部肿瘤CT影像分割精度低、鲁棒性不高的技术问题。实现步骤为：提取3D肺部肿瘤CT影像A；对3D肺部肿瘤CT影像A进行归一化，得到像素值归一化后的3D肺部肿瘤CT影像B；构建3D肺部肿瘤CT影像B的图像金字塔S；对图像金字塔S中的每一个图像si进行超体素预分割，得到图像金字塔S的预分割区域集合F；对预分割区域集合F中每一个元素Fi的所有超体素预分割区域进行合并，组成图像金字塔分割结果集合L；融合图像金字塔分割结果L，得到最终分割结果Z。本发明提高了肺部肿瘤CT影像分割精度，并且分割结果鲁棒，可用于计算机视觉领域中的肺部肿瘤CT影像分割。

主权项

1.一种基于图像金字塔融合的肺部肿瘤CT影像3D分割方法，其特征在于包括以下步骤：/n(1)提取3D肺部肿瘤CT影像A：/n在包含肺部肿瘤的CT影像中，对待分割的单个肺部肿瘤的J个像素进行标记，得到像素集合M，M＝{(x₁,y₁,z₁),(x₂,y₂,z₂),...,(x_j,y_j,z_j),...,(x_J,y_J,z_J)}，并计算M构成的几何区域的中心坐标c＝(x_M,y_M,z_M)，然后以c为中心，以v为边长，提取3D肺部肿瘤CT影像A，其中，x_j,y_j,z_j分别代表第j个像素的x坐标、y坐标与z坐标，J≥2，m/8≤v≤m/2，m为包含肺部肿瘤的CT影像的最小边长；/n(2)对3D肺部肿瘤CT影像A进行归一化：/n对3D肺部肿瘤CT影像A中的每个像素的灰度值进行归一化，得到像素值归一化后的3D肺部肿瘤CT影像B；/n(3)构建3D肺部肿瘤CT影像B的图像金字塔S：/n设待构建的图像金字塔S包括I个图像，S＝{s₁,s₂,...,s_i-1,s_i,...,s_I}，其中s_i表示第i个图像：/n /n其中upsample()代表2倍上采样函数，I≥3；/n(4)对图像金字塔S中的每一个图像s_i进行超体素预分割：/n对图像金字塔S中的每一个图像s_i进行超体素预分割，得到I个图像的预分割区域集合F，F＝{F₁,F₂,...,F_i,...F_I}，其中F_i表示第i个超体素预分割区域集合，代表第k个超体素区域，K≥2；/n(5)对预分割区域集合F中的每一个F_i进行区域合并；/n对预分割区域集合F中每一个元素F_i的所有超体素预分割区域进行合并得到合并结果l_i，即图像金字塔中第i层的图像分割结果，所有合并结果组成图像金字塔分割结果集合L，L＝{l₁,...,l_i,...,l_I}；/n(6)融合图像金字塔分割结果L；/n对图像金字塔分割结果L进行融合，得到原始3D肺部肿瘤CT影像A的最终分割结果Z：/n /n其中，downsample(d_i)表示对d_i下采样，下采样后的图像大小与原始3D肺部肿瘤CT影像A一致。/n