本发明专利技术实施例公开了一种PET心脏图像中心肌轮廓线分割方法，包括：对接收到的PET心脏图像进行粗分割，得到心肌区域的初始轮廓线；将水平集图像分割模型的函数描述中的曲线长度正则项中的导数阶数α设置为分数阶；使用所述水平集图像分割模型和选取所述初始轮廓线上每一个像素点相邻的至少三个像素点对所述初始轮廓线进行曲线演化计算；将得到的曲线演化计算结果作为所述PET心脏图像中心肌区域的轮廓线，可见，通过将曲线长度正则项中的导数阶数设置为分数阶数，使得在进行曲线演化计算的时候，针对每一个初始轮廓线上的点，均可以选取任意多个相邻像素点作为曲线演化计算的参考，可以显著的提高最终计算获得的心肌区域的边界准确性。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术实施例公开了一种PET心脏图像中心肌轮廓线分割方法，包括：对接收到的PET心脏图像进行粗分割，得到心肌区域的初始轮廓线；将水平集图像分割模型的函数描述中的曲线长度正则项中的导数阶数α设置为分数阶；使用所述水平集图像分割模型和选取所述初始轮廓线上每一个像素点相邻的至少三个像素点对所述初始轮廓线进行曲线演化计算；将得到的曲线演化计算结果作为所述PET心脏图像中心肌区域的轮廓线，可见，通过将曲线长度正则项中的导数阶数设置为分数阶数，使得在进行曲线演化计算的时候，针对每一个初始轮廓线上的点，均可以选取任意多个相邻像素点作为曲线演化计算的参考，可以显著的提高最终计算获得的心肌区域的边界准确性。【专利说明】—种PET心脏图像中心肌轮廓线分割方法和装置
本专利技术涉及医疗器械领域，特别是涉及一种PET心脏图像中心肌轮廓线分割方法和装置。
技术介绍
目前，正电子发射型计算机断层成像(Positron Emission ComputedTomography,PET)系统或者PET/CT系统已经在肿瘤、心血管和神经系统领域研究中显示出卓越的性能，其心肌代谢显像可以用来有效确定和鉴别心肌细胞的活性。在进行心肌代谢显像的过程中，需要在所显示的PET心脏图像中将心肌区域的边界准确的描绘出来，这是根据心肌代谢显像来进行后续处理的必要前提和关键步骤，而且其描绘结果的准确与否会大大影响到后续处理的处理结果的准确性。目前对PET心脏图像进行心肌区域边界描述的方法主要分为两个步骤，第一个步骤是先通过人工观察的手段，从PET心脏图像中将心肌区域大致确定出来，也就是说通过粗分割获得心肌区域的初始轮廓。第二个步骤现在主要使用的是基于水平集(Level set)的图像分割方法来对第一个步骤获得的初始轮廓的轮廓线进行曲线演化计算，由此获得精确的心肌区域的边界，这种图像分割方法需要使用到水平集图像分割模型来进行函数分析，水平集图像分割模型的函数描述中都包含曲线长度正则项和数据拟合项两个部分，其中曲线长度正则项是用来进行曲线演化计算的，在进行曲线演化计算时，现有技术中能且只能依赖初始轮廓线上每个像素点相邻的固定个数的一个或者两个像素点来进行计算，使得最终获得的心肌区域的边界准确性比较低。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种PET心脏图像中心肌轮廓线分割方法和装置，改进计算演化曲线过程中只能获取固定数量相邻像素点作为计算参考的机制，由此提闻了最终计算的精度。本专利技术实施例公开了如下技术方案:一种PET心脏图像中心肌轮廓线分割方法，包括:对接收到的PET心脏图像进行粗分割，得到心肌区域的初始轮廓线；将水平集图像分割模型的函数描述中的曲线长度正则项中的导数阶数α设置为分数阶；使用所述水平集图像分割模型和选取所述初始轮廓线上每一个像素点相邻的至少三个像素点对所述初始轮廓线进行曲线演化计算；将得到的曲线演化计算结果作为所述PET心脏图像中心肌区域的轮廓线。优选的，所述水平集图像分割模型包括无边缘的主动轮廓C-V (Chan-Vese)模型或者基于区域可扩展的拟合RSF (Region-Scalable Fitting)模型。优选的，所述导数阶数α为大于O小于2且不等于I的有理数、无理数或者复数。优选的，所述对接收到的PET心脏图像进行粗分割，具体为:使用迭代阈值法对接收到的PET心脏图像进行粗分割。优选的，所述使用所述水平集图像分割模型和所述初始轮廓线上每一个像素点相邻的至少三个像素点对所述初始轮廓线进行曲线演化计算，具体为:当所述曲线演化计算的迭代结果为收敛或迭代次数达到预设次数时，得到的曲线演化计算结果。一种PET心脏图像中心肌轮廓线分割装置，包括:初始轮廓线分割单元，用于对接收到的PET心脏图像进行粗分割，得到心肌区域的初始轮廓线；分数阶设置单元，用于将水平集图像分割模型的函数描述中的曲线长度正则项中的导数阶数α设置为分数阶；曲线演化计算单元，用于使用所述水平集图像分割模型和选取所述初始轮廓线上每一个像素点相邻的至少三个像素点对所述初始轮廓线进行曲线演化计算；轮廓线获取单元，用于将得到的曲线演化计算结果作为所述PET心脏图像中心肌区域的轮廓线。优选的，所述水平集图像分割模型包括无边缘的主动轮廓C-V (Chan-Vese)模型或者基于区域可扩展的拟合RSF (Region-Scalable Fitting)模型。优选的，所述导数阶数α为大于O小于2且不等于I的有理数、无理数或者复数。优选的，所述初始轮廓线分割单元，具体为:使用迭代阈值法对接收到的PET心脏图像进行粗分割。优选的，所述曲线演化计算单元具体为:当所述曲线演化计算的迭代结果为收敛或迭代次数达到预设次数时，得到的曲线演化计算结果。由上述技术方案可以看出，通过将水平集图像分割模型的函数描述中的曲线长度正则项中对水平集函数的导数的导数阶数设置为分数阶数，由此使得在使用该水平集图像分割模型对粗分割的心肌区域的初始轮廓线进行曲线演化计算的时候，针对每一个初始轮廓线上的点，均可以选取任意多个相邻像素点作为曲线演化计算的参考，且当选取至少三个相邻像素点的时候，可以显著的提高最终计算获得的心肌区域的边界准确性。【专利附图】【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一种PET心脏图像中心肌轮廓线分割方法的方法流程图；图2a为根据C-V模型曲线演化计算所获得的心肌区域轮廓线示意图；图2b为本专利技术根据分数阶C-V模型曲线演化计算所获得的心肌区域轮廓线示意图；图2c为根据RSF模型曲线演化计算所获得的心肌区域轮廓线示意图；图2d为本专利技术根据分数阶RSF模型曲线演化计算所获得的心肌区域轮廓线示意图；图3为本专利技术一种PET心脏图像中心肌轮廓线分割装置的装置结构图。【具体实施方式】本专利技术实施例提供了一种PET心脏图像中心肌轮廓线分割方法和装置。一方面，通过将水平集图像分割模型的函数描述中的曲线长度正则项中对水平集函数的导数的导数阶数设置为分数阶数，由此使得在使用该水平集图像分割模型对粗分割的心肌区域的初始轮廓线进行曲线演化计算的时候，针对每一个初始轮廓线上的点，均可以选取任意多个相邻像素点作为曲线演化计算的参考，且当选取至少三个相邻像素点的时候，可以显著的提高最终计算获得的心肌区域的边界准确性。另一方面，使用迭代阈值法代替原本的人工手段对接收到的PET心脏图像进行粗分割，进一步的提高了获取心肌区域初始轮廓线的效率和精确度。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术实施例进行详细描述。实施例一本专利技术的技术方案中，将分数阶微积分理论和水平集的图像分割方法相结合，提出了分数阶水平集图像分割的概念，并构造了两个基于分数阶水平集的图像分割模型，即:分数阶C-V模型和分数阶RSF模型。并利用这两个模型对PET心脏图像进行分割，得到了比传统的基于水平集的图像分割模型更好的分割结果。请参阅图1，其为本专利技术一种PET心脏图像中本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种PET心脏图像中心肌轮廓线分割方法，其特征在于，包括：对接收到的PET心脏图像进行粗分割，得到心肌区域的初始轮廓线；将水平集图像分割模型的函数描述中的曲线长度正则项中的导数阶数α设置为分数阶；使用所述水平集图像分割模型和选取所述初始轮廓线上每一个像素点相邻的至少三个像素点对所述初始轮廓线进行曲线演化计算；将得到的曲线演化计算结果作为所述PET心脏图像中心肌区域的轮廓线。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张丛嵘，陈大力，孙申申，
申请(专利权)人：沈阳东软医疗系统有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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