本發(fā)明專利技術(shù)提供了一種圖像分割方法和圖像分割裝置，所述圖像分割方法包括：針對(duì)從三維圖像得到的初始三維曲面初始化水平集函數(shù)和三維的內(nèi)外邊界點(diǎn)列；計(jì)算用于限制曲面演化的邊界范圍的三維掩碼圖像；通過(guò)對(duì)三維圖像進(jìn)行自適應(yīng)點(diǎn)列掃描來(lái)演化曲面；對(duì)演化的曲面進(jìn)行點(diǎn)列幾何形狀平滑處理；確定曲面是否已經(jīng)達(dá)到曲面演化的終止條件，如果確定還沒(méi)有達(dá)到曲面演化的終止條件，則重復(fù)執(zhí)行自適應(yīng)點(diǎn)列掃描演化以及點(diǎn)列幾何形狀平滑；如果確定已經(jīng)滿足曲面演化終止條件，則結(jié)束曲面演化，得到曲面演化結(jié)果。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
【專利摘要】本專利技術(shù)提供了一種圖像分割方法和圖像分割裝置，所述圖像分割方法包括：針對(duì)從三維圖像得到的初始三維曲面初始化水平集函數(shù)和三維的內(nèi)外邊界點(diǎn)列；計(jì)算用于限制曲面演化的邊界范圍的三維掩碼圖像；通過(guò)對(duì)三維圖像進(jìn)行自適應(yīng)點(diǎn)列掃描來(lái)演化曲面；對(duì)演化的曲面進(jìn)行點(diǎn)列幾何形狀平滑處理；確定曲面是否已經(jīng)達(dá)到曲面演化的終止條件，如果確定還沒(méi)有達(dá)到曲面演化的終止條件，則重復(fù)執(zhí)行自適應(yīng)點(diǎn)列掃描演化以及點(diǎn)列幾何形狀平滑；如果確定已經(jīng)滿足曲面演化終止條件，則結(jié)束曲面演化，得到曲面演化結(jié)果。【專利說(shuō)明】圖像分割方法和圖像分割裝置
本專利技術(shù)涉及圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)
。更具體地講，涉及一種對(duì)醫(yī)學(xué)圖像 中的二維和三維結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分割的方法以及使用該方法的圖分割裝置。
技術(shù)介紹
醫(yī)學(xué)圖像中二維和三維結(jié)構(gòu)特征的快速分割是醫(yī)學(xué)圖像處理中的一項(xiàng)重要課題。 這里的二維和三維結(jié)構(gòu)特征包括：閉合邊界結(jié)構(gòu)，如血管、腫瘤、肝臟等在圖像中具有封閉 區(qū)域的結(jié)構(gòu)的邊界；開(kāi)放邊界結(jié)構(gòu)，例如，不同組織（肌肉組織或脂肪組織）的分層邊界、 皮膚組織和空氣的分層邊界等，這類邊界并不形成圖像內(nèi)的封閉區(qū)域。在不同的圖像模態(tài) (如超聲、CT、核磁共振以及最新的光學(xué)相干成像（0CT))中，都需要精確的提取人體組織 圖像中的解剖學(xué)特征。快速的結(jié)構(gòu)特征分割算法可以應(yīng)用在圖像引導(dǎo)的高強(qiáng)度聚焦超聲 HIFU(High Intensity Focused Ultrasound)治療以及實(shí)時(shí)頻域0CT中的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。 例如，在超聲圖像中，需要準(zhǔn)確地提取血管、膽囊等特征的位置和形狀有助于相關(guān) 腫瘤區(qū)域的準(zhǔn)確定位和跟蹤，腫瘤區(qū)域本身的準(zhǔn)確分割也會(huì)給HIFU治療提供幫助。在光學(xué) 相干圖像中，準(zhǔn)確的提取視網(wǎng)膜中不同組織的分層邊界可以有助于眼科疾病的輔助診療， 而提取由于運(yùn)動(dòng)變化了的組織邊界曲線的準(zhǔn)確位置又可以用來(lái)做相應(yīng)的圖像運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。醫(yī) 學(xué)圖像中的特征結(jié)構(gòu)形狀變化很大，例如血管的二維切面可以呈現(xiàn)橢圓形，線形或樹(shù)形等， 這些形狀屬于閉合區(qū)域，其邊界是一個(gè)閉合曲線，而圖像二維切面的邊界層曲線是一個(gè)開(kāi) 放曲線，即具有起點(diǎn)和終點(diǎn)。目前來(lái)說(shuō)還不存在一個(gè)實(shí)時(shí)的處理廣泛的形狀變化的二維曲 線和三維曲面的分割算法。 目前已有的醫(yī)學(xué)圖像分割算法主要分成兩大類。一類是基于水平集（Level set) 的方法，常用應(yīng)用于腫瘤分割、器官分割等領(lǐng)域，這類方法一般可以根據(jù)公式推導(dǎo)將分割問(wèn) 題轉(zhuǎn)化成一個(gè)曲線或曲面的局部演化問(wèn)題，同時(shí)也可以和一些根據(jù)訓(xùn)練圖像學(xué)習(xí)得到的形 狀或紋理統(tǒng)計(jì)模型結(jié)合起來(lái)，解決水平集演化易受初始值和圖像噪聲影響的問(wèn)題。然而，這 種方法的主要的問(wèn)題是需要訓(xùn)練的統(tǒng)計(jì)模型在很多情況下很難得到，另外曲線演化是一個(gè) 局部?jī)?yōu)化問(wèn)題，具有許多的局部最優(yōu)位置，在實(shí)際圖像中非常取決于初始值和演化限制區(qū) 域的確定。另一類是基于圖像圖結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方法，這類方法實(shí)際上包含了動(dòng)態(tài)規(guī)劃法，最短 路徑法以及圖分割法（Graph Cut)等，在0CT圖像層的分割中有很多的應(yīng)用。這些方法一 般假設(shè)圖像中的各個(gè)像素為節(jié)點(diǎn)，相鄰的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)代價(jià)函數(shù)連接，分割問(wèn)題可以 轉(zhuǎn)化成一個(gè)具有最小代價(jià)的路徑最優(yōu)提取的問(wèn)題。和基于水平集的方法不同，最短路徑方 法可以保證路徑的全局最優(yōu)性，可主要的問(wèn)題是其代價(jià)函數(shù)的定義都是局部的，同時(shí)最短 路徑法只適合二維圖像處理，不能直接推廣到三維圖像中，而且一般來(lái)說(shuō)其計(jì)算復(fù)雜度比 較高，處理速度慢。就目前的文獻(xiàn)報(bào)道來(lái)看，處理一個(gè)大小適中的三維圖像的層分割，經(jīng)過(guò) 優(yōu)化的不含GPU加速的分割算法所需時(shí)間在十幾秒到數(shù)十分鐘之間，而這樣的處理速度不 能滿足典型的醫(yī)學(xué)成像處理的要求。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)提供一種能夠處理醫(yī)學(xué)圖像中各種二維和三維結(jié)構(gòu)特征的快速分割方法 和使用該方法的圖像分割裝置。根據(jù)本專利技術(shù)的一方面，可以實(shí)現(xiàn)以超實(shí)時(shí)的速度提取二維 圖像中的特征邊界，這些信息可以輔助進(jìn)行實(shí)時(shí)的三維器官跟蹤。另一方面，本專利技術(shù)可以在 二維分割的基礎(chǔ)上進(jìn)行三維結(jié)構(gòu)分割，快速得到三維結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確邊界。 根據(jù)本專利技術(shù)的一方面，提供了一種用于開(kāi)放曲線的圖像分割方法，包括：對(duì)輸入圖 像進(jìn)行下采樣，以得到采樣圖像；對(duì)采樣圖像進(jìn)行圖像層的粗分割；基于粗分割的結(jié)果所 限制的層邊界范圍對(duì)原始輸入圖像進(jìn)行精細(xì)分割，以得到最終的開(kāi)放曲線，其中，在粗分割 和精細(xì)分割中，使用基于非后向動(dòng)態(tài)規(guī)劃的最佳路徑搜索來(lái)得到開(kāi)放曲線，其中，在所述非 后向動(dòng)態(tài)規(guī)劃的最佳路徑搜索中，考慮當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的下節(jié)點(diǎn)的累計(jì)代價(jià)的更新來(lái)改變當(dāng)前節(jié) 點(diǎn)的累計(jì)代價(jià)。 根據(jù)本專利技術(shù)的一方面，在所述非后向動(dòng)態(tài)規(guī)劃的最佳路徑搜索中對(duì)一列節(jié)點(diǎn)的從 上至下的掃描中，對(duì)一個(gè)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，首先根據(jù)其鄰域中上、下、左、左上、左下的5個(gè)相鄰節(jié) 點(diǎn)計(jì)算累計(jì)代價(jià)的最小值；在一列節(jié)點(diǎn)的累計(jì)代價(jià)更新完畢后，再進(jìn)行一次從上至下的掃 描，并根據(jù)更新后的鄰域中的5個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)的累計(jì)代價(jià)計(jì)算該列中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)的累計(jì)代價(jià) 的最小值；當(dāng)進(jìn)行到終止節(jié)點(diǎn)時(shí)，進(jìn)行反向跟蹤來(lái)得到每一列中最終的在最小邊界路徑上 的邊界節(jié)點(diǎn)，從而得到圖像中的邊界的分割曲線。 根據(jù)本專利技術(shù)的另一方面，提供了一種用于開(kāi)放曲線的圖像分割裝置，包括：圖像采 樣單元，對(duì)輸入圖像進(jìn)行下采樣，以得到采樣圖像；粗分割單元，對(duì)采樣圖像進(jìn)行圖像層的 粗分割；精細(xì)分割單元，基于粗分割單元的分割結(jié)果所限制的層邊界范圍對(duì)原始的輸入圖 像進(jìn)行精細(xì)分割，以得到最終的開(kāi)放曲線，其中，粗分割單元和精細(xì)分割單元使用基于非后 向動(dòng)態(tài)規(guī)劃的最佳路徑搜索來(lái)得到開(kāi)放曲線，其中，在所述非后向動(dòng)態(tài)規(guī)劃的最佳路徑搜 索中，考慮當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的下節(jié)點(diǎn)的累計(jì)代價(jià)的更新來(lái)改變當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的累計(jì)代價(jià)。 根據(jù)本專利技術(shù)的又一方面，提供了一種用于封閉曲線的圖像分割方法，包括：針對(duì)給 定的輸入圖像，初始化水平集函數(shù)和內(nèi)外邊界點(diǎn)列表；基于水平集函數(shù)和內(nèi)外邊界點(diǎn)列表， 通過(guò)對(duì)輸入圖像進(jìn)行自適應(yīng)點(diǎn)列掃描來(lái)演化曲線；對(duì)演化的曲線進(jìn)行點(diǎn)列幾何形狀平滑處 理；確定得到的曲線是否已經(jīng)滿足封閉曲線演化終止條件，如果確定還沒(méi)有達(dá)到封閉曲線 演化終止條件，則重復(fù)執(zhí)行自適應(yīng)點(diǎn)列掃描演化以及點(diǎn)列幾何形狀平滑；如果確定已經(jīng)滿 足封閉曲線演化終止條件，則結(jié)束曲線演化，得到最終的封閉曲線，其中，在自適應(yīng)點(diǎn)列掃 描中，采用鏈表的方式來(lái)管理點(diǎn)列，從前向后連續(xù)掃描每一個(gè)鏈表，并且將新加入的活動(dòng)點(diǎn) 加入鏈表的最后。 根據(jù)本專利技術(shù)的又一方面，在自適應(yīng)點(diǎn)列掃描中，將圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，利用與區(qū) 域?qū)?yīng)的對(duì)象索引圖和每個(gè)區(qū)域中的一對(duì)內(nèi)外邊界點(diǎn)列表的表示方式來(lái)同時(shí)進(jìn)行多個(gè)區(qū) 域的邊界曲線演化。 根據(jù)本專利技術(shù)的另一方面，提供了一種圖像分割裝置，包括：初始化單元，針對(duì)給定 的輸入圖像，初始化水平集函數(shù)和內(nèi)外邊界點(diǎn)列表；自適應(yīng)點(diǎn)列掃描單元，基于水平集函數(shù) 和內(nèi)外邊界點(diǎn)列表，通過(guò)對(duì)輸入圖像進(jìn)行自適應(yīng)點(diǎn)列掃描來(lái)演化曲線；幾何形狀平滑單元， 對(duì)演化的曲線進(jìn)行點(diǎn)列幾何形狀平滑處理；圖像分割結(jié)果輸出單元，確定幾何形狀平滑處 理后的曲線是否已經(jīng)滿足封閉曲線演化終止條件，如果確定還沒(méi)有達(dá)到封閉曲線演化終止 條件，則將演化的曲線返回自適應(yīng)點(diǎn)列掃描單元以重復(fù)執(zhí)行自適應(yīng)點(diǎn)列掃描演化和點(diǎn)列幾 何形狀平滑，如果確定已經(jīng)滿足封閉曲線演化終本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種用于開(kāi)放曲線的圖像分割方法，包括：對(duì)輸入圖像進(jìn)行下采樣，以得到采樣圖像；對(duì)采樣圖像進(jìn)行圖像層的粗分割；基于粗分割的結(jié)果所限制的層邊界范圍對(duì)原始輸入圖像進(jìn)行精細(xì)分割，以得到最終的開(kāi)放曲線，其中，在粗分割和精細(xì)分割中，使用基于非后向動(dòng)態(tài)規(guī)劃的最佳路徑搜索來(lái)得到開(kāi)放曲線，其中，在所述非后向動(dòng)態(tài)規(guī)劃的最佳路徑搜索中，考慮當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的下節(jié)點(diǎn)的累計(jì)代價(jià)的更新來(lái)改變當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的累計(jì)代價(jià)。
【技術(shù)特征摘要】
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王強(qiáng)，郭萍，王曉濤，趙川，金培亭，張祐榮，金智淵，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京三星通信技術(shù)研究有限公司，三星電子株式會(huì)社，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：北京;11
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