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基于SVM与弹性区域生长的膝软骨图像自动分割方法

专利类型:发明专利 

语 言:中文 

申 请 号:CN201510274795.X 

申 请 日:20150526 

发 明 人:王品宋琪李勇明吕珊珊王力锐曹垚 

申 请 人:重庆大学 

申请人地址:400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号 

公 开 日:20171208 

公 开 号:CN104809740B 

代 理 人:陈千 

代理机构:成都蓉域智慧知识产权代理事务所(普通合伙) 51250 

摘  要:本发明公开一种基于SVM与弹性区域生长的膝软骨图像自动分割方法,首先采用自适应Canny边缘检测算法提取图像主要边缘;再对边缘提取多个图像特征,结合支持向量机算法对边缘进行分类,完成软骨边缘定位;接着在软骨边缘的基础上进行种子点及软骨像素区域的选择;之后基于选择的结果采用弹性区域生长进行初步软骨分割;最终获得膝软骨分割结果。实验结果表明,该方法能够准确、快速的自动分割出膝关节MRI中不同的膝软骨,其中股软骨、胫软骨、髌软骨平均DSC分别可达0.8543、0.8280、0.8703,与手工分割结果具有较高的一致性,能够有效克服传统分割方法的结果过分割或分割不准确等缺点。 

主 权 项:一种基于SVM与弹性区域生长的膝软骨图像自动分割方法,其特征在于按照以下步骤进行:步骤1:将膝关节MRI影像转换为灰度图像并进行高斯滤波;步骤2:利用自适应CANNY边缘检测算法检测出5~10条边缘线;步骤3:对步骤2中检测出的各条边缘进行特征提取,提取的特征包括边缘局部信息特征、边缘几何学信息特征以及边缘邻近体素之间的信息特征,每条边缘线的特征参数为15~20维;步骤4:构建SVM分类器对提取的特征参数进行边缘分类,识别出股骨边缘、胫骨边缘、髌骨边缘以及非骨边缘;步骤5:根据各个骨头的位置关系和距离关系去除虚假边缘,从而得到股骨?软骨边缘,胫骨?软骨边缘以及髌骨?软骨边缘;步骤6:分别选择股骨?软骨边缘下侧,胫骨?软骨边缘上侧以及髌骨?软骨边缘右侧的20个像素点进行梯度幅值计算,然后选择梯度幅值与方差趋于0的最大连通区域作为候选区域,从而得到股软骨种子点候选区域、胫软骨种子点候选区域以及髌软骨种子点候选区域;步骤7:在所述股软骨种子点候选区域随机选择M1个种子点,在所述股骨?软骨边缘与所述股软骨种子点候选区域之间随机选择N1个种子点,共同组成股软骨种子点;在所述胫软骨种子点候选区域随机选择M2个种子点,在所述胫骨?软骨边缘与所述胫软骨种子点候选区域之间随机选择N2个种子点,共同组成胫软骨种子点;在所述髌软骨种子点候选区域随机选择M3个种子点,在所述髌骨?软骨边缘与所述髌软骨种子点候选区域之间随机选择N3个种子点,共同组成髌软骨种子点;步骤8:分别以相应的种子点为中心,判断其3*3邻域内的非种子点是否满足相似性准则:|FXY?M|(X,Y∈R)<K,其中FXY表示坐标位置为(X,Y)的点的像素值,R表示生长区域种子点3*3邻域内各个点的坐标集合,M为生长区域所有种子点的像素均值,K为生长区域所有种子点的像素标准差;如果有非种子点满足相似性准则,则将该非种子点合并到种子点集合中,并执行步骤9;如果没有非种子点满足相似性准则,则进入步骤10;步骤9:更新生长区域所有种子点的像素均值M和像素标准差K,然后返回步骤8;步骤10:结束生长并判断是否存在重叠种子点,通过欧式距离将重叠种子点归类,最终分割得到股软骨、胫软骨与髌软骨图像。 

关 键 词: 

法律状态:生效 

IPC专利分类号:G06T7/13; G06K9/62