一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法技术

一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法，涉及医学图像处理技术领域。在脑部图像处理任务中，通常目标组织的尺寸远小于整个脑组织的尺寸，特别是在图像配准中，仅目标组织临近区域的像素是有效的，而其余的像素点是无效的，并且会浪费存储空间与计算时间。针对这个问题，本发明专利技术方法提出了一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法，该方法可以根据脑皮下组织的位置信息和灰度分布信息来自动提取包含所有脑皮下组织的补丁图像。通过从整幅图像中提取出补丁图像，并在后续图像处理操作中，只针对该补丁图像进行处理，这样可以去除大量无效的像素，减小需要处理的数据量，从而降低计算复杂度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法。

技术介绍

[0002]在脑MR/CT图像配准或分割任务中，通常目标组织的尺寸远小于整个脑组织的尺寸。以横断位视图为例，一幅图像中脑皮下组织的面积仅占该幅图像中脑组织面积的1/30～1/100。
[0003]图像配准是常用的医学图像处理技术之一，脑部图像配准可为医生提供更清晰的脑组织信息，同时脑部图像配准常被用做脑组织分割的前处理步骤。
[0004]基于多图谱的图像分割方法是当前脑皮下组织常用的分割方法之一，该方法通过图像配准将标签信息映射的到目标图像空间，在不考虑图像旋转和平移因素的情况下大部分非线性配准算法的像素点映射范围都是有限的，仅能映射到临近的区域内。因此在两幅图像配准中，仅目标组织临近区域的像素是有效的，而其余的像素点不会映射到目标组织空间，因此对于目标组织配准来说是无效，并且会浪费计算时间。

技术实现思路

[0005]本专利技术目的在于提供一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法，该方法根据脑皮下组织的位置信息和灰度分布信息来提取包含所有脑皮下组织的补丁图像，其目的是去除无效的图像数据，减少脑部图像配准计算时间，加快配准速度。
[0006]本专利技术为解决上述问题采取的技术方案是：
[0007]一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0008]步骤一、设置脑皮下组织初始搜索区域和中心区域尺寸：通过脑部图像数据集分析确定脑皮下组织的初始搜索区域和脑皮下组织中心区域尺寸，其具体过程为：
[0009]1)对脑部图像数据集中的灰度图像进行像素值归一化处理；
[0010]2)采用补充背景像素的方式将脑部图像数据集中的所有图像扩展为相同的尺寸，并将图像中的脑组织置于图像的中心；
[0011]3)分析脑部图像数据集中脑皮下组织的边界位置，确定左极限、右极限、上极限、下极限位置，并根据这四个极限位置设定矩形区域作为脑皮下组织的初始搜索区域；
[0012]4)脑皮下组织的灰度分布图近似正态分布，灰度分布图中的峰值即为该脑皮下组织的特征灰度值，选择包含所有特征灰度值的最小矩形尺寸作为该脑皮下组织中心区域尺寸。
[0013]步骤二、图像灰度分布图提取：分别提取目标图像和脑皮下组织中心区域图像的像素灰度分布图，所述图像灰度分布图提取的具体方法为：对图像进行像素归一化处理，然后将像素值0～1均分为20个区间，统计每个区间内像素点个数，然后以像素值为横坐标，像素点个数为纵坐标绘制灰度分布图。
[0014]步骤三、计算脑皮下组织补丁图像隶属度，其具体过程为：
[0015]1)计算脑皮下组织灰度分布图中峰值及其邻域的像素点占比信息D
s
：
[0016][0017]式中，i为分布图中峰值对应的区间编号，N
i
为区间内i内像素点数目，n为中心区域总像素点数目，β1，β2，β3为权重系数，其中β1表示目标峰值与整幅图像峰值相对位置，β2为峰值占比信息权重，β2为峰值及其邻域的像素点占比权重，N
j
为区间j内像素点数目；
[0018]2)计算目标图像灰度分布图中各区间梯度信息与脑皮下组织中心区域灰度分布图中各区间梯度信息的相似性M
s
：
[0019][0020][0021]式中S
thr
为梯度阈值，Ng
j
为灰度分布中相邻区间的梯度值；
[0022]S
thr
通过脑部图像数据集分析获得，其计算方式如下：
[0023]a.采用步骤二的方法提取脑部图像数据集中灰度图像的灰度分布图和脑皮下组织中心区域的灰度分布图，并对提取的灰度分布图进行三次B样条优化，来避免异常值的干扰；
[0024]b.求各区间梯度值Ng
j
；
[0025]Ng
j
＝|N
j+1
‑
N
j
|，j∈[0,19]ꢀꢀꢀ
(4)
[0026]NG＝[Ng1,Ng2,
…
,Ng
19
]ꢀꢀꢀ
(5)
[0027]c.将脑部数据集中灰度图像的灰度分布图和目标图像灰度分布图的梯度方差进行拟合，其计算公式如下：
[0028][0029][0030][0031]式中，ANg
j
为脑部数据集中灰度图像的灰度分布图中相邻区间的梯度值，TNg
j
为目标图像灰度分布中相邻区间的梯度值，a
j
为权重系数，tn为图谱数目，通过公式(6)(7)(8)计算得到S
thr
；
[0032]3)计算目标组织子图像隶属度Ey:
[0033]Ey＝α1M
s
+α2D
s
ꢀꢀꢀ
(9)
[0034]式中α1和α2为权重系数。
[0035]步骤四、提取脑皮下组织补丁图像，其具体过程为：遍历搜索空间，寻找隶属度值最大的脑皮下组织中心区域，并根据该脑皮下组织中心区域提取脑皮下组织补丁图像。
[0036]本专利技术有益效果：
[0037]本专利技术提供了一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法，该方法可以根据脑皮下组织的位置信息和灰度分布信息来自动提取包含所有脑皮下组织的补丁图像。
[0038]本专利技术可以去除脑皮下组织邻域外的无效像素，减少脑部图像配准计算时间，加快配准速度。
附图说明
[0039]图1为本专利技术一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法的流程图。
[0040]图2为初始搜索位置和子图像中心尺寸设置示意图。
[0041]图3为采用本专利技术方法提取的人脑皮下组织补丁图像结果示意图。
具体实施方式
[0042]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构，为便于说明，示意图只是实例，其在此不应限制本专利技术保护的范围。如图1所示，图1为本专利技术一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法的流程图具体实施方式如下：
[0043]数据选择：选择IXI脑部图像数据集(http://brain
‑
development.org/brain
‑
atlases/)，该数据集包含30组三维人脑部MR图谱，其中每组图谱中包含图谱灰度图像和由医生标记出目标组织的图谱标签图像；选择一组图谱作为目标图谱，其余作为测试图谱。
[0044]在本实施例中分别对6个脑皮下组织进行提取，分别是：丘脑、海马体、尾状核、壳核、苍白球和杏仁核。
[0045]脑皮下组织补丁图像自动提取具体步骤如下：
[0046]步骤一、设置脑皮下组织初始搜本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、设置脑皮下组织初始搜索区域和中心区域尺寸：通过脑部图像数据集分析确定目标图像中脑皮下组织的初始搜索区域和脑皮下组织中心区域尺寸；步骤二、图像灰度分布图提取：分别提取目标图像和脑皮下组织中心区域图像的像素灰度分布图，所述图像灰度分布图提取的具体方法为：对图像进行像素归一化处理，然后将像素值0～1均分为20个区间，统计每个区间内像素点个数，然后以像素值为横坐标，像素点个数为纵坐标绘制灰度分布图；步骤三、计算脑皮下组织补丁图像隶属度；步骤四、提取脑皮下组织补丁图像。2.根据权利要求1所述的一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法，其特征在于，所述步骤一，设置脑皮下组织初始搜索区域和中心区域尺寸的具体过程为：1)对脑部图像数据集中的灰度图像进行像素值归一化处理；2)采用补充背景像素的方式将脑部图像数据集中的所有图像扩展为相同的尺寸，并将图像中的脑组织置于图像的中心；3)分析脑部图像数据集中脑皮下组织的边界位置，确定左极限、右极限、上极限、下极限位置，并根据这四个极限位置设定矩形区域作为脑皮下组织的初始搜索区域；4)脑皮下组织的灰度分布图近似正态分布，灰度分布图中的峰值即为该脑皮下组织的特征灰度值，选择包含所有特征灰度值的最小矩形尺寸作为该脑皮下组织中心区域尺寸。3.根据权利要求1所述的所述的一种脑皮下组织补丁图像自动提取方法，其特征在于，所述步骤三，计算脑皮下组织补丁图像隶属度的具体过程为：1)计算脑皮下组织灰度分布图中峰值及其邻域的像素点占比信息D
s
：式中，i为分布图中峰值对应的区间编号，N
i
为区间内i内像素点数目，n为中心区域总像素点数目，β1，β2，β3为权重系数，其中β1表示目标峰值与整幅图像峰值相对位置，β2为峰值占比信息权重，β2为峰值及其邻域的像素点占比权重，N
j
为区间j内像素点数目；2)计算目...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏程，李志昊，王沫楠，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：